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Enregistrement W3080154844 · doi:10.18549/pharmpract.2020.3.2017

Prevalence of potentially inappropriate prescriptions in primary care and correlates with mild cognitive impairment

2020· article· en· W3080154844 sur OpenAlexaboutno aff
Klejda Harasani, Delina Xhafaj, Anxhela Begolli, María del Carmen Olvera Porcel

Notice bibliographique

RevuePharmacy Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive impairmentPrimary careMedical prescriptionCognitionMedicineClinical psychologyPsychologyGerontologyPsychiatryFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Potentially inappropriate prescribing is clearly associated with adverse health consequences among older people. Nevertheless, scarce evidence exists regarding the prevalence of potentially inappropriate prescriptions (PIP) in Albania, a Western Balkans country. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the prevalence of PIP among older Albanian patients in primary care and to determine the associated sociodemographic and medical factors, including the presence of mild cognitive impairment (MCI). METHODS: Cross-sectional study in two primary healthcare centers located in two different cities of Albania, a middle-income country in the Western Balkans. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) tool was applied to evaluate MCI. PIPs were assessed by two trained pharmacists using the Beers criteria 2019 update. Multivariate logistic regression analysis was conducted for possible risk factors predicting PIP in the study population. RESULTS: At least one PIP was identified among 40.23 % of the participants (174 older patients) and 10.35 % had more than one PIP. MCI was detected among 79.31 % of the patients. The most commonly represented drug groups in PIP were diuretics (24.71 %), benzodiazepines in the presence of MCI and antidepressants (both 8.62 %). The lack of electrolytes monitoring was the most common reason for PIP. According to the multivariate analysis, the only statistically significant association observed was between PIP and number of drugs prescribed [three to four drugs (OR 3.34; 95% CI 1.65:6.76), five or more than five drugs (OR 4.08; 95% CI 1.42:11.69)]. CONCLUSIONS: About four out of 10 older Albanian patients experience PIP in primary care. Further studies are needed for a comprehensive estimation of the prevalence and factors associated with PIP, particularly among elderly with mild cognitive impairment.

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)0,000
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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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