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Enregistrement W3030800507 · doi:10.12788/jhm.3408

Melatonin Increasingly Used in Hospitalized Patients

2020· article· en· W3030800507 sur OpenAlexaffabout
Thomas E. MacMillan, Philip C.W. Lui, Robert Wu, Rodrigo B. Cavalcanti

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensToronto General HospitalToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelatoninMedicineZopicloneHospital medicineObservational studyPharmacyRetrospective cohort studyHypnoticEmergency medicineLorazepamMEDLINEPediatricsAnesthesiaInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The frequency of melatonin use for insomnia in hospitalized patients is unknown. This study assessed temporal trends of melatonin use in the hospital and compared them with those of use of zopiclone and lorazepam. We performed a retrospective observational study over 6 years from January 2013 to December 2018 at two academic urban hospitals in Toronto, Canada. We abstracted pharmacy dispensing data and standardized rates of medication use by inpatient days. Melatonin use increased from almost none to more than 70 doses per 1,000 inpatient days during 2013-2018, while zopiclone use decreased by 20 doses per 1,000 inpatient days. Melatonin use was twice as high at one hospital and was higher on internal medicine and critical care. Overall use of the three medications increased by 25.7%, which mainly reflects a marked increase in melatonin use. Melatonin is likely being used in a proportion of patients who would not otherwise have received a sleep medication.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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