Prescription drug claims following a traumatic spinal cord injury for older adults: a retrospective population-based study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. OBJECTIVES: The objectives for this study were to examine the prevalence of polypharmacy for people with traumatic spinal cord injury (SCI) following injury and to determine risk factors. SETTING: Ontario, Canada METHODS: We used provincial-level administrative health services data of publicly funded healthcare encounters housed at the Institute for Clinical Evaluative Sciences, Toronto, Ontario. We examined prescription medications dispensed over a 1 year period post injury for persons 66+ years with an index traumatic SCI between 2004 and 2014. Polypharmacy was defined as being on 10 or more drug classes. Descriptive and analytical statistics were conducted. Relative risks and 95% confidence limits for factors related to polypharmacy were calculated using a robust Poisson multivariate regression model. RESULTS: We identified 418 cases of persons with traumatic SCI during the observation window. A total of 233 patients (56%) were taking at least 10 drug classes in the year following discharge from care for traumatic SCI. The mean number of drug classes taken post injury was 11 (SD = 6). Continuity of care was significantly associated with polypharmacy, with a higher continuity of care (having at least 75% of visits with the same doctor) reducing the risk of polypharmacy. The most common drugs prescribed were laxatives, opioids and cardiovascular-related drugs. CONCLUSION: Findings suggest that polypharmacy is extensive among older adults with traumatic SCI. Persons with better continuity of care are less likely to have polypharmacy compared to those with less continuity. SPONSORSHIP: This project was funded by a Connaught New Investigator Award (University of Toronto), and the Craig H. Neilsen Foundation Psychosocial Research Pilot Grant (Grant #441259).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».