Medication Use Status and Its Related Factors among Older Adults in Kerman, Iran
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Older adults are the largest group of medication users in each society. Since medications act differently in seniors compared with younger patients, great considerations are required regarding the effects and side effects of medications in the older adults. The present study aimed to determine the status of medication use and its related factors among older adults in Kerman city, Iran. Methods: In the cross-sectional study, 388 seniors were selected using multistage cluster sampling from the population covered by comprehensive health centers in Kerman in 2021. Demographic information questions (age, gender, education level, marital status, life status, substance abuse, income, and health insurance status), a question regarding medication usage status and a question regarding disease that the elderly are currently suffering from, Montreal Cognitive Assessment Questionnaire, Geriatric Depression Scale, and Sleep Disorder Questionnaire were used for data collection. The data were analyzed using SPSS software by running Chi-square and multiple logistic regression tests. Results: The average number of medications used per day was 4.59 and 53.5% of the participants used five or more medications concomitantly. Antihypertensive medications had the highest prevalence (64.3%) followed by anti-hyperlipidemic (43.6%) and Supplements (41.3%). A significant correlation was found between the participants' frequency of medication use and their gender, income, primary insomnia, and cognitive impairment (p < 0.001). However, medication use had no significant association with the senior's age, marital status, education level, living status, substance abuse, and health insurance (p < 0.05). The risk of polypharmacy was 2.15 times higher in the elderly women than men (p = 0.001) and 0.45 times higher in participants with depression than non-depressed seniors (p = 0.011). Conclusion: The high prevalence of polypharmacy indicates an unfavorable status of medication use among older adults in Kerman. So, authorities are required to provide educational information about polypharmacy to aged groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».