Variation and Correlation of Potential Unintended Consequences of Antipsychotic Reduction in Ontario Nursing Homes Over Time
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Potentially inappropriate antipsychotic use has declined in nursing homes over the past decade; however, increases in the documentation of relevant clinical indications (eg, delusions) and the use of other psychotropic medications have raised concerns about diagnosis upcoding and medication substitution. Few studies have examined how these trends over time vary across and within nursing homes, information that may help to support antipsychotic reduction efforts. OBJECTIVE: To jointly model facility-level time trends in potentially inappropriate antipsychotic use, antidepressant use, and the indications used to define appropriate antipsychotic use. RESEARCH DESIGN: We conducted a repeated cross-sectional study of all nursing homes in Ontario, Canada between April 1, 2010 and December 31, 2019 using linked health administrative data (N=649). Each nursing home's quarterly prevalence of potentially inappropriate antipsychotic use, antidepressant use, and relevant indications were measured as outcome variables. With time as the independent variable, multivariate random effects models jointly estimated time trends for each outcome across nursing homes and the correlations between time trends within nursing homes. RESULTS: We observed notable variations in the time trends for each outcome across nursing homes, especially for the relevant indications. Within facilities, we found no correlation between time trends for potentially inappropriate antipsychotic and antidepressant use ( r =-0.0160), but a strong negative correlation between time trends for potentially inappropriate antipsychotic use and relevant indications ( r =-0.5036). CONCLUSIONS: Nursing homes with greater reductions in potentially inappropriate antipsychotics tended to show greater increases in the indications used to define appropriate antipsychotic use-possibly leading to unmonitored use of antipsychotics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».