Polypharmacy among persons residing in long-term care facilities before and during the COVID-19 pandemic in Canada: A retrospective cohort analysis
Notice bibliographique
Résumé
,According to the World Health Organization, one in nine persons are designated older adults, or 60 years of age or older, and the percentage of the global population over 60 years will nearly double from 12% to 22% between 2015 and 2050 (World Health Organization [WHO, 2022]). Individuals living in long-term care facilities (LTCFs) are often frail, and present with co-morbidities that demand the administration of multiple drugs referred to as “polypharmacy”. Polypharmacy poses a significant concern for individuals in LTCFs due to several factors. The metabolic changes and reduced drug clearance associated with aging make older individuals more susceptible to adverse drug reactions and drug-drug interactions, resulting from the utilization of multiple medications (Dagli et al., 2014). Furthermore, the COVID-19 pandemic has brought attention to the significant vulnerability of individuals receiving care in LTCFs, attributable to both the potential for inappropriate polypharmacy and the direct risk of COVID-19 and its potential complications. There have been limited studies examining the prevalence and factors associated with polypharmacy among persons living in LTCFs, especially in the context of the COVID-19 pandemic in Canada. This study intends to fill this information gap by using secondary data to determine the prevalence and risk factors of polypharmacy among newly admitted Canadians in LTCFs before and during the COVID-19 pandemic. Identifying risk factors may lead to more effective and tailored therapy or even prevention of inappropriate prescribing especially in the context of the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».