The prevalence of suboptimal prescribing of medication in First Nations older adults in the Torres Strait
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study assessed the prevalence of suboptimal prescribing of medicines in First Nations older adults in the Torres Strait. Types of suboptimal prescribing included polypharmacy, over-prescribing, under-prescribing and anticholinergic burden. It also assessed any significant associations between suboptimal prescribing and common age-related problems such as falls, reduced function and cognition. METHOD: Cross-sectional study (2015-2018) on 18 island and five mainland communities in the Torres Strait and Northern Peninsula Area of Far North Queensland, Australia. Community-dwelling residents aged 45 years and older who identified as Torres Strait Islander and/or Aboriginal with complete medication histories were recruited in this study. Validated prescribing tools were used to identify suboptimal prescribing practises. RESULTS: There were 254 participants with complete medication histories. The mean age was 65.7 (SD ± 10.9, range 45-93), with 65% female. Suboptimal prescribing in this study was 74%. Of these, 49% of participants had polypharmacy, 44% were over-prescribed, and 36% were under-prescribed. Anticholinergic burden was identified in 26% of participants. Polypharmacy was more prevalent in participants who were dependent on instrumental activities of daily living (iADLs). CONCLUSIONS: The results demonstrate the importance of general practitioners, health-care workers or pharmacists, to monitor medication prescribing in this population. Frequent review of medications to reduce suboptimal prescribing practices within these communities may help to reduce adverse outcomes because of prescribing practices.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 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 ».