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Enregistrement W4206578752 · doi:10.1002/alz.055644

Determinants of polypharmacy in patients with behavioral and psychological symptoms of dementia

2021· article· en· W4206578752 sur OpenAlexaffabout
Shadi Zarei, Samira Choudhury, Amer M. Burhan, Li Chu, Sarah Colman, Peter Derkach, Sarah Elmi, Maria Hussain, Zahinoor Ismail, Vasavan Nair, Soham Rej, Aviva Rostas, Tarek K. Rajji, David L. Streiner, Sanjeev Kumar

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityOntario Shores Centre for Mental Health SciencesHotchkiss Brain InstituteMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversity of CalgaryWestern UniversityUniversity of TorontoWest Park Healthcare CentreQueen's UniversityToronto Dementia Research AllianceParkwood InstituteCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypharmacyDementiaMedicineConcomitantPsychomotor agitationPsychiatryGeriatricsLogistic regressionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Polypharmacy is common in patients with dementia and is associated with several adverse effects. Factors associated with polypharmacy in patients with behavioral and psychological symptoms of dementia (BPSD) are unclear. This study examined the factors associated with general and psychotropic polypharmacy in patients with BPSD. Method Baseline data was obtained from the Standardizing Care for Neuropsychiatric Symptoms and Quality of Life in Dementia (StaN) study, a multisite trial currently underway in Canada at long‐term care and inpatient sites. The Cohen‐Mansfield Agitation Inventory (CMAI) was used to assess agitation and aggression and Cumulative Illness Rating Scale for Geriatrics (CIRS‐G) was used to assess medical burden. General polypharmacy was defined as concomitant use of five or more scheduled medications of any kind, and psychotropic polypharmacy was defined as concomitant use of two or more scheduled psychotropic medications. Correlation, and linear and logistic regressions were performed to investigate the associations of agitation/aggression and polypharmacy. Result 120 participants were enrolled [50.4% female; mean (SD) age= 80.25 (9.75) years]. 80.2% of participants had general polypharmacy and 56.2% had psychotropic polypharmacy. Total number of medications was positively correlated with CIRS_G (Spearman's r = 0.28, p = 0.002). In linear regression models, CMAI‐frequency (R2 = 0.137, p = 0.003, B = 0.269, p = 0.003) and CMAI‐disruptiveness (R2 = 0.136, p = 0.003, B = 0.268, p = 0.004) were significant predictors, whereas age, current psychiatric diagnosis and setting (inpatient versus long‐term) did not predict the number of psychotropics. Similarly in logistic regression models, CMAI‐frequency (R2 = 0.142, p = 0.002, Wald = 6.93, p = 0.008) and CMAI‐disruptiveness (R2 = 0.141, p = 0.002, Wald = 6.86, p = 0.009) were significant predictors, whereas age, current psychiatric diagnosis and setting did not predict psychotropic polypharmacy. Conclusion As expected, medical burden was positively correlated with general medication use. On the other hand, BPSD (agitation and aggression) were associated with total number of psychotropic medications, rather than psychiatric morbidity, age or setting. Improving the management of agitation/aggression might be an important factor in addressing polypharmacy in patients with BPSD.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,304 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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