MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4294253933 · doi:10.31887/dcns.2001.3.3/llvonmoltke

Cognitive toxicity of drugs used in the elderly

2001· article· en· W4294253933 sur OpenAlexaff
Lisa L. von Moltke, David J. Greenblatt, Myroslava K. Romach, Edward M. Sellers

Notice bibliographique

RevueDialogues in Clinical Neuroscience · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypharmacyMedicineAdverse effectCognitionVigilance (psychology)PharmacotherapyPopulationIntensive care medicineDrugCognitive declinePsychiatryPsychologyDementiaPharmacologyDiseaseEnvironmental healthInternal medicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aged are an extremely heterogeneous population that is growing worldwide, included are healthy and agile individuals in their early sixties, as well as an increasing number of people over the age of 35. Pharmacotherapy is expected to continue its prominent role in the medical management of a wide range of conditions that affect older people. Adverse consequences of all kinds complicate the use of medications, and such events seem to increase in incidence with polypharmacy. Cognitive impairment can occur during the course of treatment with a wide range of medications and can have a variety of presentations, Both the number of concurrent medications that older individuals routinely use and physiologic changes in these patients render them more susceptible to developing cognitive toxicity. Most of the frequently implicated medications carry documentation of their ability to cause cognitive disturbances in their package labeling, suggesting that the level of vigilance for adverse effects during the course of their use should always be high. Such caution can be used to guide appropriate drug treatment of the aged so that clinicians do not need to opt for undertreatment to avoid toxicity.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,309
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDialogues in Clinical NeuroscienceMême sujetPharmaceutical studies and practicesTravaux en français237 207