Potentially Inappropriate Medication Use in Older Adults in the Preoperative Period: A Retrospective Study of a Noncardiac Surgery Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have evaluated the prevalence of potentially inappropriate medications (PIMs) and its association with postoperative outcomes in a geriatric population in the preoperative setting. OBJECTIVES: The purpose of this study was to evaluate the prevalence of PIMs in an older elective surgery population and to explore associations between PIMs and postoperative length of stay (LOS) and emergency department (ED) visits in the 90 days post hospital discharge, depending on frailty status. METHODOLOGY: We performed a retrospective cohort study of older adults awaiting major elective noncardiac surgery and undergoing an evaluation in the preoperative clinic at a tertiary academic center between 2017 and 2018. We identified PIMs using MedSafer, a software tool built to improve the safety of prescribing. Frailty status was assessed using the 7-point Clinical Frailty Scale. We estimated the association between PIMs and postoperative LOS and ED visits in the 90 days post hospital discharge. RESULTS: The MedSafer software generated 394 recommendations on PIMs in 1619 medications for 252 patients. In total, 197 (78%) patients had at least one PIM. The cohort included 138 (51%) robust, 87 (32.2%) vulnerable and 45 (16.7%) frail patients. The association between PIMs and LOS was not significant for the robust and frail subgroups. For the vulnerable patients, every additional PIM increased LOS by 20% (incidence rate ratio 1.20; 95% confidence interval 0.90-1.44; p = 0.089) without reaching statistical significance. No association was found between PIMs and ED visits. CONCLUSION: PIMs identified by the MedSafer software were prevalent. Preoperative evaluation represents an opportunity to plan deprescribing of PIMs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».