A retrospective cohort study of prescription drug use among youth with intellectual/developmental disabilities in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with intellectual/developmental disabilities (IDD) are known to have high rates of prescription drug use, particularly for psychotropic medications. This is of concern due to the many side effects associated with these medications and because of the risks of polypharmacy. In this paper we compare the most commonly dispensed drugs and all psychotropic medications for youth with IDD compared with youth without IDD. METHODS: Using population-level administrative health data over a 10-year period, this study examined medications dispensed to youth with an IDD aged 15-24 years compared with youth without an IDD. The most common medications dispensed and the number of youth they were dispensed to were determined. As well a wide variety of psychotropic medications were examined. RESULTS: There were a total of 20 591 youth with IDD and 1 293 791 youth without IDD identified. Youth with IDD had higher odds of being dispensed pain medications, amoxicillin, salbutamol, levothyroxine and all the psychotropic medications (antidepressants, antipsychotics, anxiolytics, anti-adrenergic agents, mood stabilisers and stimulants). For youth with IDD, 6558 (31.85%) were dispensed two or more different psychotropic medications within a year, compared with 75 963 (5.87%) of youth without IDD. DISCUSSION: Compared to youth without IDD, youth with IDD had significantly higher odds of being dispensed most of the prescription medications studied, including all of the psychotropic medications. They were also twice as likely to be dispensed two or more medications from different classes of psychotropic drugs within the same year. These findings have important implications for the health of people with IDD and for their health care providers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».