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Enregistrement W3151424339

Population-based Studies on Medications and Fall-related Injury in Older Adults

2020· article· en· W3151424339 sur OpenAlexaboutno aff
Yu Ming

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationGerontologyMedical emergencyEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Fall-related injuries in older adults result in serious consequences to individuals and health care system, especially with the increasing aging population. The purpose of this study was to (1) describe medication prescription patterns within one year prior to fall-related injuries; (2) identify medication classes prescribed within 30 days prior to the injury that were associated to fall-related injury; and (3) examine the association between fall-related injuries and continuous use or new initiation of most commonly prescribed medications.\nMethods: Studies used administrative health care data in Ontario. Study 1 described the frequency of medications prescribed to older adults within one year before they had fall-related injuries. Study 2 and 3 were case-control studies. The cases were older adults aged 66 years and older, who had a fall-related injury between January 2010 and December 2014. Controls were older adults with same age, sex and residence area as the cases. In study 2, medications prescribed to both groups were recorded and logistic regression was conducted to examine the association between medications and injuries. Study 3 defined continuous use as medication use for more than 90 days and new initiation was defined as starting a medication within 30 days prior to injuries. Logistic regression was conducted to examine the association between injuries and continuous use or new initiation of medications.\nResults: Within one year before the injury, 27.2% of older adults were prescribed antidepressants, 25.0% opioids, 16.6% anxiolytics, and 36.4% were prescribed 5-9 medications and 41.2% were prescribed 10 or more medications. After adjustment for sex, age group, residence area, income and number of medications prescribed, laxatives, antibiotics and bronchodilators were identified to increase the risk of fall-related injury. Continuous use of antidepressants, anticholinesterases and antithrombin agents and new initiation of antidepressants, opioids and cephalosporins were reported to increase the risk for injuries.\nConclusion: Findings of this thesis uncovered several medication classes such as antibiotics and bronchodilators were associated with increased risk of fall-related injury. Both, continuous use and new initiation of particular medication classes were associated with injuries. Well-designed prospective cohort studies are needed to provide more convincing evidence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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