Comparative Risk of Harm Associated with Zopiclone or Trazodone Use in Nursing Home Residents: a Retrospective Cohort Study in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is growing evidence of harm associated with trazodone and nonbenzodiazepine sedative hypnotics (e.g., zopiclone); however, their comparative risk of harm is unknown. Methods: We conducted a retrospective cohort study with linked health administrative data, which enrolled older (≥66 years old) nursing home residents living in Alberta, Canada, between December 1, 2009, and December 31, 2018; the last follow-up date was June 30, 2019. We compared the rate of injurious falls and major osteoporotic fractures (primary outcome) and all-cause mortality (secondary outcome) within 180 days of first prescription of zopiclone or trazodone with cause-specific hazard models and inverse probability of treatment weights to control for confounding; primary analysis was intention-to-treat and secondary analysis was per-protocol (i.e., residents censored if dispensed the other exposure drug). Results: Our cohort included 1,403 residents newly dispensed trazodone and 1,599 residents newly dispensed zopiclone. At cohort entry, the mean resident age was 85.7 (standard deviation [SD] 7.4), 61.6% were female, and 81.2% had dementia. New zopiclone use was associated with similar rates of injurious falls and major osteoporotic fractures (intention-to-treat-weighted hazard ratio 1.15, 95% confidence interval [CI] 0.90-1.48; per-protocol-weighted hazard ratio 0.85, 95% CI 0.60-1.21) and all-cause mortality (intention-to-treat-weighted hazard ratio 0.96, 95% CI 0.79-1.16; per-protocol-weighted hazard ratio 0.90, 95% CI 0.66-1.23) compared to trazodone. Conclusions: Zopiclone was associated with a similar rate of injurious falls, major osteoporotic fractures, and all-cause mortality compared to trazodone-suggesting one medication should not be used in lieu of the other. Appropriate prescribing initiatives should also target zopiclone and trazodone.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».