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Enregistrement W4382600235 · doi:10.1371/journal.pone.0287929

Impacts of antipsychotic medication prescribing practices in critically ill adult patients on health resource utilization and new psychoactive medication prescriptions

2023· article· en· W4382600235 sur OpenAlexaff
Natalia Jaworska, Andrea Soo, Henry T. Stelfox, Lisa Burry, Kirsten M. Fiest

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai HospitalUniversity of CalgaryHotchkiss Brain InstituteAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionAntipsychoticPolypharmacyEmergency medicineIntensive care unitRetrospective cohort studyIntensive care medicineSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antipsychotic medications are commonly prescribed to critically ill adult patients and initiation of new antipsychotic prescriptions in the intensive care unit (ICU) increases the proportion of patients discharged home on antipsychotics. Critically ill adult patients are also frequently exposed to multiple psychoactive medications during ICU admission and hospitalization including benzodiazepines and opioid medications which may increase the risk of psychoactive polypharmacy following hospital discharge. The associated impact on health resource utilization and risk of new benzodiazepine and opioid prescriptions is unknown. RESEARCH QUESTION: What is the burden of health resource utilization and odds of new prescriptions of benzodiazepines and opioids up to 1-year post-hospital discharge in critically ill patients with new antipsychotic prescriptions at hospital discharge? STUDY DESIGN & METHODS: We completed a multi-center, propensity-score matched retrospective cohort study of critically ill adult patients. The primary exposure was administration of ≥1 dose of an antipsychotic while the patient was admitted in the ICU and ward with continuation at hospital discharge and a filled outpatient prescription within 1-year following hospital discharge. The control group was defined as no doses of antipsychotics administered in the ICU and hospital ward and no filled outpatient prescriptions for antipsychotics within 1-year following hospital discharge. The primary outcome was health resource utilization (72-hour ICU readmission, 30-day hospital readmission, 30-day emergency room visitation, 30-day mortality). Secondary outcomes were administration of benzodiazepines and/or opioids in-hospital and following hospital discharge in patients receiving antipsychotics. RESULTS: 1,388 propensity-score matched patients were included who did and did not receive antipsychotics in ICU and survived to hospital discharge. New antipsychotic prescriptions were not associated with increased health resource utilization or 30-day mortality following hospital discharge. There was increased odds of new prescriptions of benzodiazepines (adjusted odds ratio [aOR] 1.61 [95%CI 1.19-2.19]) and opioids (aOR 1.82 [95%CI 1.38-2.40]) up to 1-year following hospital discharge in patients continuing antipsychotics at hospital discharge. INTERPRETATION: New antipsychotic prescriptions at hospital discharge are significantly associated with additional prescriptions of benzodiazepines and opioids in-hospital and up to 1-year following hospital discharge.

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)0,006
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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