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Enregistrement W4401582046 · doi:10.1186/s12877-024-05274-w

Associations between specialized dementia care, COVID-19 and central nervous system medication use in assisted living: a population-based repeated cross-sectional study

2024· article· en· W4401582046 sur OpenAlexafffundabout
Colleen J. Maxwell, Hana Dampf, J. Squires, David B. Hogan, Cecilia A. Cotton, Erik Youngson MMath, Zoe Hsu, Matthias Hoben

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaYork UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDementiaMedicineGeePopulationPandemicCross-sectional studyAntipsychoticHealth careGerontologyPsychiatryGeneralized estimating equationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthDiseaseSchizophrenia (object-oriented programming)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Assisted living (AL) is an increasingly common residential setting for persons with dementia; yet concerns exist about sub-optimal care of this population in AL given its lower levels of staffing and services. Our objectives were to (i) examine associations between AL setting (dementia care vs. other), COVID-19 pandemic waves, and prevalent antipsychotic, antidepressant, anti-dementia, benzodiazepine, and anticonvulsant drug use among residents with dementia/cognitive impairment, and (ii) explore associations between resident and home characteristics and prevalent medication use. METHODS: We conducted a population-based, repeated cross-sectional study using linked clinical and health administrative databases for all publicly funded AL homes in Alberta, Canada, examined between January 2018 - December 2021. The quarterly proportion of residents dispensed a study medication was examined for each setting and period (pandemic vs. comparable historical [2018/2019 combined]) focusing on four pandemic waves (March-May 2020, September 2020-February 2021, March-May 2021, September-December 2021). Log-binomial GEE models estimated prevalence ratios (PR) for period (pandemic vs. historical periods), setting (dementia care vs. other) and period-setting interactions, adjusting for resident (age, sex) and home (COVID-19 cases, health region, ownership) characteristics. RESULTS: On March 1, 2020, there were 2,779 dementia care and 3,013 other AL residents (mean age 83, 69% female) with dementia/cognitive impairment. Antipsychotic use increased during waves 2-4 in both settings, but this was more pronounced in dementia care than other AL during waves 3 and 4 (e.g., adjusted [adj]PR 1.20, 95% CI 1.14-1.27 vs. adjPR 1.09, 95% CI 1.02-1.17, interaction p = 0.023, wave 3). Both settings showed a statistically significant but modest increase in antidepressant use and decrease in benzodiazepine use. For dementia care AL residents only, there was a statistically significant increase in gabapentinoid use during several waves (e.g., adjPR 1.32, 95% CI 1.10-1.59, wave 3). Other than a modest decrease in prevalent anti-dementia drug use for both settings in wave 2, no other significant pandemic effects were observed. CONCLUSIONS: The persistence of the pandemic-associated increase in antipsychotic and antidepressant use in AL residents coupled with a greater increase in antipsychotic and gabapentinoid use for dementia care settings raises concerns about the attendant risks for residents with cognitive impairment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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