Association of a calcium channel blocker and diuretic prescribing cascade with adverse events: A population‐based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prescribing cascades occur when a drug adverse event is misinterpreted as a new medical condition and a second, potentially unnecessary drug, is prescribed to treat the adverse event. The population-level consequences of prescribing cascades remain unknown. METHODS: This population-based cohort study used linked health administrative databases in Ontario, Canada. The study included community-dwelling adults, 66 years of age or older with hypertension and no history of heart failure (HF) or diuretic use in the prior year, newly dispensed a calcium channel blocker (CCB). Individuals subsequently dispensed a diuretic within 90 days of incident CCB dispensing were classified as the prescribing cascade group, and compared to those not dispensed a diuretic, classified as the non-prescribing cascade group. Those with and without a prescribing cascade were matched one-to-one on the propensity score and sex. The primary outcome was a serious adverse event (SAE), which was the composite of emergency room visits and hospitalizations in the 90-day follow-up period. We estimated hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CI) for SAE using an Andersen-Gill recurrent events regression model. RESULTS: Among 39,347 older adults with hypertension and no history of HF who were newly dispensed a CCB, 1881 (4.8%) had a new diuretic dispensed within 90 days after CCB initiation. Compared to the non-prescribing cascade group, those in the prescribing cascade group had higher rates of SAEs (HR: 1.21, 95% CI: 1.02-1.43). CONCLUSIONS: The CCB-diuretic prescribing cascade was associated with an increased rate of SAEs, suggesting harm beyond prescribing a second drug therapy. Our study raises awareness of the downstream impact of the CCB-diuretic prescribing cascade at a population level and provides an opportunity for clinicians who identify this prescribing cascade to review their patients' medications to determine if they can be optimized.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».