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Enregistrement W4221115630 · doi:10.53738/revmed.2022.18.772.427

Polypharmacie et médicaments inappropriés chez les patients âgés multimorbides. Ce que l’étude OPERAM nous apprend et va nous apprendre

2022· article· fr· W4221115630 sur OpenAlexaff
Lisa Bretagne, Katharina Tabea Jungo, Manuel R. Blum, Matthias Schwenkglenks, Arnaud Chioléro, Cinzia Del Giovane, Bariş Gencer, Drahomir Aujesky, Nicolas Rodondi

Notice bibliographique

RevueRevue Médicale Suisse · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecologyMedical prescriptionMulticenter studyLife expectancyPopulationRandomized controlled trialInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polypharmacy and inappropriate medication use are very common in multimorbid older patients. This population has unfortunately been excluded from most large, randomized studies. In a recent multicenter randomized study (OPERAM), we included over 2000 multimorbid patients. We found that 86% of the patients aged 70 years and more had inappropriate medications and that these medications could be discontinued without negative impact on the health of these patients. This cohort of multimorbid patients will be followed for 10 years to evaluate their prognosis, life expectancy, treatments and quality of life, with numerous projects to better understand the inappropriate prescribing of individual drugs and their consequences on the health of this population.

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)0,008
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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