Medication Prescribed Within One Year Preceding Fall-Related Injuries in Ontario Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Serious injuries secondary to falls are becoming more prevalent due to the worldwide ageing of societies. Several medication classes have been associated with falls and fall-related injuries. The purpose of this study was to describe medication classes and the number of medication classes prescribed to older adults prior to the fall-related injury. Methods: level medication classes. Frequency of medications prescribed to older adults was calculated on different sex, age groups, types of medications, and injures. Results: Over five years (2010-2014), 288,251 older adults (63.2% females) were admitted to an emergency department for a fall-related injury (40.0% fractures, 12.1% brain injury). In the year before the injury, 48.5% were prescribed statins, 27.2% antidepressants, 25.0% opioids, and 16.6% anxiolytics. Females were prescribed more diuretics, antidepressants, and anxiolytics than males; and people aged 85 years and older had a higher percentage of diuretics, antidepressants, and antipsychotics. There were 36.4% of older adults prescribed 5-9 different medication classes and 41.2% were prescribed 10 or more medication classes. Discussion: Older adults experiencing fall-related injuries were prescribed more opioids, benzodiazepines, and antidepressants than previously reported for the general population of older adults in Ontario. Higher percentage of females and more 85+ older adults were prescribed with psychotropic drugs, and they were also found to be at higher risk of fall-related injuries. Further associations between medications and fall-related injuries need to be explored in well-defined cohort studies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».