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Enregistrement W4380625902 · doi:10.1093/ndt/gfad063c_4594

#4594 INPATIENT POLYPHARMACY AND THE AGING KIDNEY

2023· article· en· W4380625902 sur OpenAlexaboutno aff
Louise Clarkson, Tien K. Khoo, Alfred K. Lam, Anthony Griffiths

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypharmacyMedicineRenal functionKidney diseaseGeriatricsDeliriumObservational studyDeprescribingIntensive care medicineInternal medicineEmergency medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims Individuals aged ≥80 years have been found to have some of the highest rates of polypharmacy. Nearly 50% of these people are likely to have significant renal impairment, either from chronic kidney disease or age-related decline. Since many drugs are renally excreted, reduced renal function will cause pharmacokinetic and pharmacodynamic changes. As a result, some medications are inappropriate and there is an increased risk of adverse effects which are dose-related or related to drug interactions. We aim to examine the prevalence of highly renally excreted and nephrotoxic medications taken by our oldest old medical inpatients. Method Data was obtained as part of an ongoing prospective cross-sectional observational study examining polypharmacy in elderly inpatients at Ballina Hospital, Australia. Data as of 03/01/2019 for participants aged ≥80 years were retrieved as part of this nested study involving acute medical inpatients with sufficient capacity to provide informed consent. Exclusion criteria comprised of people with insufficient working knowledge of English, cognitive impairment (including delirium) and those under the age of 80 years. Information with regards to inpatient medication use, co-morbidities and renal function (creatinine clearance, CrCl) were retrieved from inpatient medical records as part of routine clinical care. Renally excreted medications and potential nephrotoxic medications were identified via the Australian Medicines Handbook and Renal Drug Database. Cognition was assessed by the Montreal Cognitive Assessment, multimorbidity via the Charlson Co-morbidity Index and frailty using the Clinical Frailty Score. A polypharmacy questionnaire was used to further probe participant insight and aptitude towards medication use. Results One hundred and five inpatients, with mean age of 86.7 years (range 80.2 to 102.7) met the inclusion criteria and participated in the study. The patients were prescribed an average of 12 medications (range 3–26). They had multiple co-morbidities (mean CCI 6), 64% were assessed to have mild cognitive impairment and 62% were classified as frail. Also, 28% did not know the indication for their medication and 30% reported missing medications. The calculated CrCl ranged from 19–99ml/min, with the majority of patients falling between the range of 30–60ml/min (mean 49ml/min). On average, each patient was taking 1 medication that is ≥50% renally excreted unchanged (or their active metabolites), 1 medication that requires dose reduction when CrCl is 30–60ml/min, 2 medications that require dose reduction when CrCl is 10–30ml/min and 1 medication infrequently or commonly classed as nephrotoxic. The average total number of medications did not change significantly with decrease in CrCl, however, there was a non-significant increase in potentially nephrotoxic medication use. Patients experienced a similar anticholinergic or sedative load (as measured by the drug burden index) regardless of CrCl. Conclusion A substantal burden of medications was found in individuals of advanced age (>80years) with renal impairment. The risk of medication-related harm may be further compounded by age-related barriers and challenges to managing multi-drug regimens. Regular medication reviews are essential for this vulnerable patient group.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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