Polypharmacy, the Good Prescribing Continuum, and the Ethics of Deprescribing
Notice bibliographique
Résumé
I will apply, for the benefit of the sick, all measures [that] are required, avoiding those twin traps of overtreatment and therapeutic nihilism. –Excerpt from Hippocratic Oath–Modern Version, written in 1964 by Louis Lasagna, Academic Dean of the School of Medicine at Tufts University Older adults are being prescribed increasing numbers of medications. For example, in 2000, 24% of Americans 65 years of age or older used 5 or more prescription drugs. By 2012, that percentage had risen to 39% (Kantor, Rehm, Haas, Chan, & Giovannucci, 2015). Levels of medication use are even higher among older adults residing in assisted living and nursing home settings. The complexity of drug regimens to treat specific conditions in older patients has also continued to increase over time. Therapeutic regimens that include the use of two or more different medications to treat a single condition are increasingly promoted for the optimal management of conditions that are prevalent in the older patient population, including hypertension, heart failure, ischemic heart disease, diabetes mellitus, and Alzheimer’s disease. Promotion of prescription drugs directly to consumers also factors into increased levels of medication prescribing to older persons, with advertising focusing heavily on conditions common in older adults, such as arthritis, hyperlipidemia, diabetes mellitus, heart disease, depression, and Parkinson’s disease (Greenway & Ross, 2017).
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».