Prevalence of central nervous system-active polypharmacy in a cohort of older adults in Argentina
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Central nervous system (CNS)-active polypharmacy is frequent and potentially harmful in older patients. Data on its burden outside the USA and European countries remain limited. AIMS: To estimate the period prevalence of and factors associated with out-of-hospital CNS-active polypharmacy in older adults. METHOD: We used data from a cohort of out-patients aged ≥60 years affiliated to the Hospital Italiano de Buenos Aires' health maintenance organisation on 1 January 2021. A CNS-active polypharmacy event was defined as the concurrent exposure to ≥3 CNS-active medications (i.e. antidepressants, anti-epileptics, antipsychotics, benzodiazepines, Z-drugs and opioids) through filled out-of-hospital prescriptions. We calculated the period prevalence of CNS-active polypharmacy for 2021. We identified factors associated with CNS-active polypharmacy using a multivariable logistic regression model to estimate odds ratios and 95% confidence intervals (CI). RESULTS: We included 63 857 patients. Pre-existing mental health diagnoses included anxiety (21%), depressive (14%) and sleep (11%) disorders. CNS-active polypharmacy occurred in 4535 patients, for a period prevalence of 7.1% (95% CI: 6.9-7.3%). The combination of an antidepressant, an antipsychotic and a benzodiazepine accounted for 21% of the CNS-active polypharmacy events. Frontotemporal dementia (odds ratio: 14.67; 95% CI: 4.47-48.20), schizophrenia (odds ratio: 7.93; 95% CI: 4.64-13.56), bipolar disorder (odds ratio: 7.20; 95% CI: 5.45-9.50) and depressive disorder (odds ratio: 3.50; 95% CI: 3.26-3.75) were associated with CNS-active polypharmacy. CONCLUSIONS: One in 14 adults aged 60 years and older presented out-of-hospital CNS-active polypharmacy. Future studies should evaluate measures to reduce CNS-active medication use in this population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».