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Enregistrement W4319439215 · doi:10.3389/fphar.2023.1080073

Psychiatric and non-psychiatric polypharmacy among older adults with schizophrenia: Trends from a population-based study between 2000 and 2016

2023· article· en· W4319439215 sur OpenAlexaffabout
Carlotta Lunghi, Louis Rochette, Victoria Massamba, Isabelle Tardif, Amina Ouali, Caroline Sirois

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensThe Quebec Population Health Research NetworkUniversité LavalInstitut National de Santé Publique du QuébecCentre for Excellence in Mining InnovationUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypharmacySchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryMedicinePopulationPharmacologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Schizophrenia is a severe psychiatric disorder associated with multiple psychiatric and non-psychiatric comorbidities. As adults with schizophrenia age, they may use many medications, i.e., have polypharmacy. While psychiatric polypharmacy is well documented, little is known about trends and patterns of global polypharmacy. This study aimed to draw a portrait of polypharmacy among older adults with schizophrenia from 2000 to 2016. Methods: This population-based cohort study was conducted using the data of the Quebec Integrated Chronic Disease Surveillance System of the National Institute of Public Health of Quebec to characterize recent trends and patterns of medication use according to age and sex. We identified all Quebec residents over 65 years with an ICD-9 or ICD-10 diagnosis of schizophrenia between 2000 and 2016. We calculated the total number of medications used by every individual each year and the age-standardized proportion of individuals with polypharmacy, as defined by the usage of 5+, 10+, 15+, and 20+ different medications yearly. We identified the clinical and socio-demographic factors associated with polypharmacy using robust Poisson regression models considering the correlation of the responses between subjects and analyzed trends in the prevalence of different degrees of polypharmacy. Results: From 2000 to 2016, the median number of medications consumed yearly rose from 8 in 2000 to 11 in 2016. The age-standardized proportion of people exposed to different degrees of polypharmacy also increased from 2000 to 2016: 5+ drugs: 76.6%–89.3%; 10+ drugs: 36.9%–62.2%; 15+: 13.3%–34.4%; 20+: 3.9%–14.4%. Non-antipsychotic drugs essentially drove the rise in polypharmacy since the number of antipsychotics remained stable (mean number of antipsychotics consumed: 1.51 in 2000 vs. 1.67 in 2016). In the multivariate regression, one of the main clinically significant factor associated with polypharmacy was the number of comorbidities (e.g., Polypharmacy-10+: RR[2 VS. 0–1] = 1.4; 99% IC:1.3–1.4, RR[3–4] = 1.7 (1.7–1.8); RR[5+] = 2.1 (2.1–2.2); Polypharmacy-15+: RR[2 VS 0–1] = 1.6; 99% IC:1.5–1.7, RR[3–4] = 2.5 (2.3–2.7); RR[5+] = 4.1 (3.8–4.5). Conclusion: There was a noticeable increase in polypharmacy exposure among older adults with schizophrenia in recent years, mainly driven by non-antipsychotic medications. This raises concerns about the growing risks for adverse effects and drug-drug interactions in this vulnerable population.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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