Interprovincial Variation of Psychotropic Prescriptions Dispensed to Older Canadian Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Utilization of psychotropic medications among the elderly has garnered attention due to concerns about safety and degree of efficacy, but may be used differently across regions. METHODS: We conducted a cross-sectional study of all antipsychotic, benzodiazepine, and trazodone prescriptions dispensed to seniors ( ≥ 65 years) leveraging IQVIA (Durham, NC) GPM data in 2013. We report the units dispensed (per 100 seniors) by province. RESULTS: Nationally, on average, 26,210 units of antipsychotics, 24,257 of benzodiazepines, and 7,519 of trazodone were dispensed in 2013 for every 100 seniors; reports varied across Canada. The rate of antipsychotic and benzodiazepine prescribing was highest in New Brunswick (AP: 35,375 units per 100, BZD: 43,989 units per 100), and lowest in Newfoundland & Labrador for antipsychotics (20,974 per 100) and Saskatchewan for benzodiazepines (12,692 per 100). Trazodone unit dispensation rates were highest in Nova Scotia (9,164 per 100) and lowest in Newfoundland & Labrador (2,968 per 100). CONCLUSIONS: There is considerable geographic variation in the prescribing patterns of antipsychotics, benzodiazepine, and trazodone. This study serves as the first step in understanding these differences, while future work is needed to develop region-specific strategies to optimize the prescribing of psychotropic medications to older Canadian adults.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».