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Enregistrement W3217372858 · doi:10.5770/cgj.24.516

Prevalence and Factors that Influence Potentially Inappropriate Medication Use among Thai Elderly in Primary Care Settings

2021· article· en· W3217372858 sur OpenAlexvenueno aff
Pasitpon Vatcharavongvan, Vanida Prasert, Chanuttha Ploylearmsang, Viwat Puttawanchai

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePolypharmacyMedical prescriptionLogistic regressionLorazepamBeers CriteriaPrimary careCross-sectional studyPediatricsEmergency medicineInternal medicineFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older age increases the likelihood of chronic diseases and polypharmacy with the likelihood of potentially inappropriate medications (PIMs) in secondary and tertiary care levels, but in the primary care settings of Thailand there still is a need for more evidence. This study aimed to examine the prevalence of PIM in primary care settings, and to identify factors that influence the use of PIM. METHODS: A cross-sectional retrospective study was conducted in 2017. Eight primary care units from four regions of Thailand were randomly selected. People aged ≥ 60 years in the eight units were studied as participants. The List of Risk Drugs for Thai Elderly (LRDTE) was used as the reference. Multivariate logistic regression was carried out to identify factors that influence. RESULTS: A total of 4,848 patients aged ≥60 years with 20,671 prescriptions were studied. The mean age was 70.7±8.3 years for males, and 61.2% for females. A little more than 5% (5.1%) had ≥ 3 chronic diseases and 15.0% received polypharmacy (≥5 medications). The prevalence of prescriptions with PIMs was 65.9%. The most frequent PIMs were antidepressants: amitriptyline (28.1%), antihistamines: dimenhydrinate (22.4%) and chlorpheniramine maleate (CPM) (11.2%); and Benzodiazepines: lorazepam (6.5%). Three factors that significantly influenced prescribing of PIMs were polypharmacy (adjusted OR 3.51; 95% CI 2.81-4.32), having ≥3 chronic diseases (adjusted OR 1.44; 95% CI 1.04-2.01), and age ≥75 years (adjusted OR 1.18; 95% CI 1.01-1.38). CONCLUSION: More than two-thirds of elderly Thai patients in the primary care settings were prescribed PIMs. Multidisciplinary prescription review and PIM screening in patients aged ≥75 years who have ≥3 chronic diseases or polypharmacy should be implemented in primary care and supportive computerized PIMs alert system is needed.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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