Changes in Polypharmacy and Psychotropic Medication Use After Diagnosis of Major Neurocognitive Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults with major neurocognitive disorder (MNCD) are often exposed to polypharmacy. We aimed to assess the prescribing and discontinuation patterns of medications following diagnosis of MNCD among community-dwelling older adults. METHODS: Using the Quebec Integrated Chronic Disease Surveillance System, we conducted a population-based cohort study comparing 1-year prediagnosis and postdiagnosis use of medications between a group of individuals older than 65 years newly diagnosed with MNCD in 2016-2017 and a control group without MNCD. The difference-in-difference method was used to estimate the prediagnosis and postdiagnosis variation in the number of medications prescribed and in the proportion of psychotropic and anticholinergic medication users. RESULTS: In the MNCD group, the mean number of medications used (excluding Alzheimer disease treatments) increased by 1.25 in the year after the diagnosis. The respective increase was 0.45 in the control group, yielding an adjusted difference-in-differences of 0.81 (95% confidence interval: 0.74; 0.87) between groups. The adjusted difference-in-differences in the proportions of antipsychotic, antidepressant, and anticholinergic medication users was 13.2% (12.5; 13.9), 7.1% (6.5; 7.7), and 3.8% (3.1; 4.6), respectively. CONCLUSIONS: The medication burden among older adults tends to increase in the year following a diagnosis of MNCD. The use of antipsychotics and antidepressants may explain a part of the observed increase.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».