The dispensing of psychotropic medicines to older people before and after they enter residential aged care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the prevalence of psychotropic medicine dispensing before and after older people enter residential care. DESIGN: Retrospective national cohort study; analysis of Registry of Senior Australians (ROSA) data. SETTING, PARTICIPANTS: All concession card-holding residents of government-subsidised residential aged care facilities in Australia who entered residential care for at least three months between 1 April 2008 and 30 June 2015. MAIN OUTCOME MEASURES: Proportions of residents dispensed antipsychotic, benzodiazepine, or antidepressant medicines during the year preceding and the year after commencing residential care, by quarter. RESULTS: Of 322 120 included aged care residents, 68 483 received at least one antipsychotic (21.3%; 95% CI, 21.1-21.4%), 98 315 at least one benzodiazepine (30.5%; 95% CI, 30.4-30.7%), and 122 224 residents at least one antidepressant (37.9%; 95% CI, 37.8-38.1%) during their first three months of residential care; 31 326 of those dispensed antipsychotics (45.7%), 38 529 of those dispensed benzodiazepines (39.2%), and 25 259 residents dispensed antidepressants (19.8%) had not received them in the year preceding their entry into care. During the first three months of residential care, the prevalence of antipsychotic (prevalence ratio [PR], 3.37; 95% CI, 3.31-3.43) and antidepressant dispensing (PR, 1.05; 95% CI, 1.04-1.07) were each higher for residents with than for those without dementia; benzodiazepine dispensing was similar for both groups (PR, 1.01; 95% CI, 0.99-1.02). CONCLUSIONS: Dispensing of psychotropic medicines to older Australians is high before they enter residential care but increases markedly soon after entry into care. Non-pharmacological behavioural management strategies are important for limiting the prescribing of psychotropic medicines for older people in the community or in residential care.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».