Psychotropic Medication Use and Mortality in Long-Term Care Residents
Notice bibliographique
Résumé
This chapter examines associations between psychotropic medications and mortality in long-term care home (LTCH) settings. We report new findings with census-level data from all new admissions to long-term care homes in the province of Ontario, Canada (i.e., 20,414 new residents). The data include three linked sets that indicate mortality during the financial years 2010–2011 and 2011–2012. One dataset, the Resident Assessment Instrument 2.0 (RAI 2.0), provides information on demographics, functional capability, clinical conditions, clinical diagnoses, mortality risk, and psychotropic medications. The latter include antipsychotics, antidepressants, analgesics, anxiolytics, and hypnotics. Administration of the RAI 2.0 occurs at resident intake, at quarterly intervals and annually. New analyses reported here examine predictors of daily and pro re nata (i.e., PRN or “as needed”) prescriptions of psychotropic medications. However, the most important analyses concern predictors of mortality within intervals of up to 90 days from the final RAI 2.0 assessment. After control for confounding variables, the findings indicate (1) attenuated mortality with daily prescription of frequently prescribed psychotropics (i.e., antipsychotics, antidepressants, and analgesics), (2) augmented mortality with PRN prescriptions for each type of psychotropic medication, and (3) evidence that PRN prescribing overturns beneficial effects of daily prescriptions, whereas the latter reduces the deleterious effects of PRN prescribing.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».