Polypharmacy, physical activity, and sedentary time in older adults: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To map out the studies that have investigated the associations of polypharmacy and/or potentially inappropriate medication (PIM) use with physical activity and sedentary time in older adults. METHODS: We conducted a literature search from inception to December 2022 in PubMed, Embase, Web of Science, and Scopus. INCLUSION CRITERIA: observational studies including older adults (≥60 years); English, Portuguese, and Spanish languages; any definition of polypharmacy; implicit and explicit criteria of PIM use; physical activity and/or sedentary time data. RESULTS: Fourteen cross-sectional studies were included; 11 defined polypharmacy as ≥5 medications (prevalence ranging from 9.5 % to 57 %). No study reported information on PIM use. Most studies included participants aged <80 years. Twelve studies included self-reported measures of physical activity, while two studies used accelerometer-measured physical activity. Ten studies included analyses adjusted for confounders, and nine considered polypharmacy as an outcome. All of them demonstrated an inverse association between physical activity and polypharmacy, irrespective of the definition of polypharmacy and the assessment method employed (self-reported or accelerometry). One study reported an inverse association between polypharmacy (as the exposure) and physical activity (as the outcome). None of the studies investigated the association between sedentary time and polypharmacy. CONCLUSIONS: Limited evidence suggests an inverse association between physical activity and polypharmacy in older adults. However, the relationship between PIM use, physical activity, and sedentary time remains unknown. Longitudinal studies utilizing objectively-measured physical activity and sedentary time are needed to better clarify the relationship between these movement behaviors and polypharmacy and/or PIM use 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».