Potentially inappropriate medications in older adults: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-optimal medication use among older adults is a public health concern. A concrete picture of potentially inappropriate medication (PIM) use is imperative to ensure optimal medication use. OBJECTIVE: To assess the prevalence of PIMs in community-dwelling older adults and identify associated factors. METHODS: A retrospective population-based cohort study was conducted using the Quebec Integrated Chronic Disease Surveillance System (QICDSS). The QICDSS includes data on drug claims for community-dwelling older adults with chronic diseases or at risk of developing chronic diseases aged ≥65 years who are insured by the public drug insurance plan. Individuals aged ≥66 years who were continuously insured with the public drug plan between 1 April 2014 and 31 March 2016 were included. PIMs were defined using the 2015 Beers criteria. We conducted multivariate robust Poisson regression analyses to explore factors associated with PIM use. RESULTS: A total of 1 105 295 individuals were included. Of these, 48.3% were prescribed at least one PIM. The most prevalent PIMs were benzodiazepines (25.7%), proton-pump inhibitors (21.3%), antipsychotics (5.6%), antidepressants (5.0%) and long-duration sulfonylureas (3.3%). Factors associated with PIM exposure included being a woman [rate ratio (RR): 1.20; 95% confidence interval (CI): 1.20-1.21], increased number of medications and having a high number of chronic diseases, especially mental disorders (RR: 1.50; 95% CI: 1.49-1.51). CONCLUSION: Almost one out of two community-dwelling older adults use a PIM. It is imperative to reduce the use of PIMs, by limiting their prescription and by promoting their deprescribing, which necessitates not only the active involvement of prescribers but also patients.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».