Update on Medication Use Quality and Safety in Older Adults, 2017
Notice bibliographique
Résumé
Improving the quality of medication use and medication safety in older adults is an important public health priority and is of paramount importance for clinicians who care for them. We selected four important articles from 2017 that address these issues to annotate and critique, and we discuss the broader implications for optimizing medication use. A longer list of articles is given in an online appendix. The first study provides national data on the prevalence of central nervous system-active medication polypharmacy in older adults and how this has changed over a 9-year period (2004-2013). The second study characterizes prevalence of and factors associated with nonadherence to antiepileptic drugs in 36,912 older adults with epilepsy, with an emphasis on minorities. The third study describes the extent of antibiotic use in residents of 381 long-term care facilities (LTCF) in British Columbia, Canada, from 2007 to 2014. Finally, we discuss a meta-analysis of 42 studies that evaluated the prevalence of hospital admissions caused by adverse drug reactions in older adults. This article is intended to provide a narrative review of important publications on medication use quality and safety for clinicians and researchers committed to optimizing medication use in older adults. J Am Geriatr Soc 66:2254-2258, 2018.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».