Impact of psychotropic medications on cognition among older adults: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this systematic review is to examine the cognitive impact of psychotropic medications including benzodiazepines, antidepressants, mood stabilizers, antipsychotics, or a combination of these drugs on older adults. DESIGN: Systematic review. SETTING: We searched Medline, PsycINFO, and Embase through the Ovid platform, CINAHL through EBSCO, and Web of Science. PARTICIPANTS AND INTERVENTIONS: Randomized control trials (RCTs) and cohort studies that used a validated scale to measure cognition with a follow-up period of at least six months were included. MEASUREMENT: The primary outcome of interest was cognitive change associated with psychotropic medication use. RESULTS: A total of 7551 articles were identified from the primary electronic literature search across the five databases after eliminating duplicates. Based on full-text analysis, 27 articles (two RCTs, 25 cohorts) met the inclusion criteria. Of these, nine each examined the impact of benzodiazepines and antidepressants, five examined psychotropic combinations, three on antipsychotic drugs, and one on the effects of mood stabilizers. CONCLUSIONS: This is the first systematic review to examine the cognitive impact of multiple psychotropic drug classes in older adults over an extended follow-up period (six months or more) using robust sample sizes, drug-free control groups, and validated cognitive instruments. We found evidence to indicate cognitive decline with the cumulative use of benzodiazepines and the use of antidepressants, especially those with anticholinergic properties among older adults without cognitive impairment at baseline. Further, the use of antipsychotics and psychotropic combinations is also associated with cognitive decline in older adults.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».