Deprescribing Antipsychotics Based on Real-World Evidence to Inform Clinical Practice: Safety Considerations in Managing Older Adults with Dementia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antipsychotics are commonly used in dementia patients but have potential risks that often outweigh clinical benefits. Limited studies have assessed the healthcare utilization and medical costs associated with antipsychotic use, especially those focused on cumulative days of use. Objectives: To examine clinical and economic burdens associated with different cumulative days of antipsychotic use in older adults with dementia in the United States. Methods: This study used Medicare Current Beneficiary Survey (2015–2017). Older (≥65 years) Medicare beneficiaries with dementia, without concurrent schizophrenia, bipolar disorder, Huntingon’s disease, or Tourette’s syndrome were included. Antipsychotic use was measured using Medicare Part D prescription events. Healthcare utilization was measured as inpatient services, outpatient services, and emergency room (ER) visits. Total medical costs were classified as Medicare and out-of-pocket costs. The logistic regression, negative binomial regression, and generalized linear model with a log link and gamma distribution were used to examine factors, healthcare utilization, and medical costs. Survey sampling weights were applied to generate national estimates. Results: Among older adults with dementia, 13.18% used antipsychotics. Factors associated with antipsychotic use were being Hispanic (OR: 2.90; 95% CI: 1.45, 5.78), widowed (OR: 3.52; 95% CI: 1.46, 8.48), and single (OR: 3.25; 95% CI: 1.53, 6.87). Compared to non-users, antipsychotic use was associated with higher inpatient visits (IRR: 2.11; 95% CI 1.53, 2.90), ER visits (IRR: 1.61; 95% CI: 1.21, 2.13), total costs (β: 0.53; 95% CI: 0.36, 0.71), Medicare costs (β: 0.49; 95% CI 0.26, 0.72), and out-of-pocket costs (β: 0.66; 95% CI: 0.35, 0.97). With the increase in cumulative days of antipsychotic use, the magnitude of clinical and economic burdens was decreased. Conclusion: The significant clinical and economic burdens associated with antipsychotic use, especially with short-term use, provide real-world evidence to inform clinical practice on deprescribing antipsychotics among community-dwelling geriatric dementia patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,126 | 0,406 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».