The inappropriate use of proton pump inhibitors and its associated factors among community-dwelling older adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Little is known about the inappropriate use of proton pump inhibitors (PPIs) and how mild cognitive impairment (MCI) and high comorbid burden relate to the inappropriate prescribing of PPIs. Therefore, the current study aimed to examine these associations among community-dwelling older adults in Jordan. METHOD: This cross-sectional study was conducted on 215 community-dwelling older adults from three local healthcare centers located in Irbid, Jordan. Data about PPI use, including the name of medication, dose, frequency, duration, and indication, were collected retrospectively from a review of the participating older adults' medication cards for November and December 2019. The collected data were evaluated based on the Food and Drug Administration (FDA) guidelines. MCI was measured using the Arabic version of the Montreal Cognitive Assessment, and comorbid burden was measured using the Cumulative Illness Rating Scale for Geriatrics. RESULTS: Forty-seven percent of the participants were found to have taken a PPI, with 68 % having taken one for a longer period than recommended by the FDA. Older adults with MCI or high comorbid burden were found to be more susceptible than other older adults to the long-term use of PPIs. The logistic regression revealed that MCI is a statistically significant predictor of inappropriate PPI use (p < 0.001). CONCLUSION: Inappropriate PPI use is common among community-dwelling older adults in Jordan, with a significantly higher prevalence of inappropriate PPI use in people with MCI than in people with normal cognitive abilities. Future intervention studies are highly recommended to encourage optimal prescribing of PPIs for community-dwelling older adults.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».