Legacy Drug-Prescribing Patterns in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
<h3>PURPOSE</h3> Polypharmacy is a key clinical challenge for primary care. Drugs that should be prescribed for an intermediate term (longer than 3 months, but not indefinitely) that are not appropriately discontinued could contribute to polypharmacy. We named this type of prescribing <i>legacy prescribing</i>. Commonly prescribed drugs with legacy prescribing potential include antidepressants, bisphosphonates, and proton pump inhibitors (PPIs). We evaluated the proportion of legacy prescribing within these drug classes. <h3>METHODS</h3> We conducted a population-based retrospective cohort study using prospectively collected data from the McMaster University Sentinel and Information Collaboration (MUSIC) Primary Care Practice Based Research Network, located in Hamilton, Ontario. All adult patients (aged 18 or older) in the MUSIC data set during 2010-2016 were included (N = 50,813). We calculated rates of legacy prescribing of antidepressants (prescription longer than 15 months), bisphosphonates (longer than 5.5 years), and PPIs (longer than 15 months). <h3>RESULTS</h3> The proportion of patients having a legacy prescription at some time during the study period was 46% (3,766 of 8,119) for antidepressants, 14% (228 of 1,592) for bisphosphonates, and 45% (2,885 of 6,414) for PPIs. Many of these patients held current prescriptions. The mean duration of prescribing for all legacy prescriptions was significantly longer than that for non–legacy prescriptions (<i>P</i> <.001). Concurrent legacy prescriptions for both antidepressants and PPIs was common, signaling a potential prescribing cascade. <h3>CONCLUSIONS</h3> The phenomenon of legacy prescribing appears prevalent. These data demonstrate the potential of legacy prescribing to contribute to unnecessary polypharmacy, providing an opportunity for system-level intervention in primary care with enormous potential benefit for patients.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».