Medicines prescribing for homeless persons: analysis of prescription data from specialist homelessness general practices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Specialist homelessness practices remain the main primary care access point for many persons experiencing homelessness. Prescribing practices are poorly understood in this population. OBJECTIVE: This study aims to investigate prescribing of medicines to homeless persons who present to specialist homelessness primary care practices and compares the data with the general population. SETTING: Analyses of publicly available prescribing and demographics data pertaining to primary care in England. METHODS: Prescribing data from 15 specialist homelessness practices in England were extracted for the period 04/2019-03/2020 and compared with data from (a) general populations, (b) the most deprived populations, and (c) the least deprived populations in England. MAIN OUTCOME MEASURE: Prescribing rates, measured as the number of items/1000 population in key disease areas. RESULTS: Data corresponding to 20,572 homeless persons was included. Marked disparity were observed in regards to prescribing rates of drugs for Central Nervous System disorders. For example, prescribing rates were 83-fold (mean (SD) 1296.7(1447.6) vs. 15.7(9.2) p = 0.033) items), and 12-fold (p = 0.018) higher amongst homeless populations for opioid dependence and psychosis disorders respectively compared to the general populations. Differences with populations in the least deprived populations were even higher. Prescribing medicines for other long-term conditions other than mental health and substance misuse was lower in the homeless than in the general population. CONCLUSIONS: Most of the prescribing activities in the homeless population relate to mental health conditions and substance misuse. It is possible that other long-term conditions that overlap with homelessness are under-diagnosed and under-managed. Wide variations in data across practices needs investigation.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».