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Enregistrement W4402434385 · doi:10.1016/j.jamda.2024.105255

A Longitudinal Treatment Effect Analysis of Antipsychotics on Behavior of Residents in Long-Term Care

2024· article· en· W4402434385 sur OpenAlexafffundabout
Daniel E C Leme, Krista Mathias, Amanda Mofina, Rosa Liperoti, Gustavo S. Betini, John P. Hirdes

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Medical Directors Association · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésMedicineTerm (time)Long-term carePsychiatryIntensive care medicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The proportion of long-term care (LTC) residents being treated with antipsychotic medication is high, and these medications may exacerbate behavioral symptoms. We used propensity scores to investigate the effect of antipsychotic use on the worsening of behavioral symptoms among residents in LTC facilities. DESIGN: A retrospective study. SETTING AND PARTICIPANTS: Residents in LTC in 8 provinces and 1 territory in Canada, without severe aggressive behavior at baseline and reassessed at follow-up, between March 2000 and March 2022. METHODS: We used propensity score matching and weighting to balance baseline covariates and logistic regression to estimate the effect of antipsychotics on the worsening of behavioral symptoms in the original, matched, and weighted cohorts. The treatment variable was use of antipsychotic medication at baseline and the outcome was worsening of behavior at follow-up. RESULTS: A total of 494,215 participants were included [318,234 women and 175,981 men; mean age 82.8 years (SD 10.1; range 18-112)].130 558 (26.4%) used antipsychotics at baseline and 88,632 (17.9%) had worsening behavior in follow-up. In the matched cohort, there were 249,698 participants, and 124,849 were matched (1:1) in each treatment group. There was a significant association between antipsychotic use at baseline and worsening in behavior at follow-up in the adjusted regression models [OR 1.27 (95% CI 1.25-1.29), <0.0001] as well as in matched [OR 1.20 (95% CI 1.17-1.21), <0.0001] and weighted [OR 1.26 (95% CI 1.24-1.28), <0.0001] cohorts. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: This study further evidence to support the cautious use of antipsychotics in LTC facilities. Future research in LTC facilities could include a more granular analyses of behavior change, including bidirectional analyses between different symptom severity classifications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,404 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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