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Enregistrement W3158967570 · doi:10.1016/s2666-7568(21)00054-4

Polypharmacy, inappropriate prescribing, and deprescribing in older people: through a sex and gender lens

2021· review· en· W3158967570 sur OpenAlexafffund
Paula A. Rochon, Mirko Petrović, Antonio Cherubini, Graziano Onder, Denis O’Mahony, Shelley A. Sternberg, Nathan M. Stall, Jerry H. Gurwitz

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Healthy Longevity · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesDepartment of Medicine, University of TorontoHorizon 2020 Framework ProgrammeMinistry of Science and Technology, IsraelCanadian Institutes of Health ResearchMinistry of Science and TechnologyUniversity of TorontoIrish Research Council
Mots-clésPolypharmacyDeprescribingMedicineHarmBeers CriteriaOlder peopleGeriatricsDrugGerontologyFamily medicinePsychiatryIntensive care medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polypharmacy is very common in older adults and increases the risk of inappropriate and unsafe prescribing for older adults. Older adults, particularly women (who make up the majority of this age group), are at the greatest risk for drug-related harm. Therefore, optimising drug prescribing for older people is very important. Identifying potentially inappropriate medications and opportunities for judicious deprescribing processes are intrinsically linked, complementary, and essential for optimising medication safety. This Review focuses on optimising prescribing for older adults by reducing doses or stopping drugs that are potentially harmful or that are no longer needed. We explore how sex (biological) and gender (sociocultural) factors are important considerations in safe drug prescribing. We conclude by providing a practical approach to optimising medication safety that clinicians can routinely apply to the care of their older patients, highlighting how sex and gender considerations inform medication decision making.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,396
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,084 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations184
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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