Pharmacoepidemiology in older people: Purposes and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of the benefit/risk ratio of drugs in older adults is essential to optimise medication use. While randomised controlled trials are fundamental to the process of drug development and bringing new drugs to the market, they often exclude older adults, especially those suffering from frailty, multimorbidity and/or receiving polypharmacy. Therefore, it is generally unknown whether the benefits and harms of drugs established through pre-marketing clinical trials are translatable to the real-word population of older adults. Pharmacoepidemiology can provide real-world data on drug utilisation and drug effects in older people with multiple comorbidities and polypharmacy and can greatly contribute towards the goal of high quality use of drugs and well-being in older adults. A wide variety of pharmacoepidemiology studies can be used and exciting progress is being made with the use of novel and advanced statistical methods to improve the robustness of data. Coordinated and strategic initiatives are required internationally in order for this field to reach its full potential of optimising drug use in older adults so as to improve health care outcomes.
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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 | 0,029 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».