Potentially inappropriate medication use among older adults with cognitive impairment and dementia attending primary care‐based memory clinics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The use of potentially inappropriate medications (PIMs) in older adults with dementia and/or Mild Cognitive Impairment (MCI) has been associated with increased adverse events, drug‐related problems (DRPs), prolonged hospitalization, risk of falls, and increased length of stay. This study aimed to identify which explicit tool, Beers criteria 2023 or Screening Tool of Older Persons Potentially Inappropriate Prescriptions (STOPP) 2023, identifies more PIM use among older adults with MCI or dementia. Methods A cross‐sectional study was conducted at a Multispecialty Interprofessional Team‐based (MINT) memory clinic. Patients with MCI or dementia were recruited between Jan and August 2023. Patient medical records were reviewed for PIMs using Beers Criteria 2023 and STOPP criteria 2023. Bivariate logistic regression analysis was employed to identify potential factors associated with the use of PIMs. Results Overall, 44 participants were enrolled in the study, with a mean age of 80.2± 6.2 years. Among 44 patients, 36.4% (n = 16) patients had MCI, followed by one‐fifth of patients (n = 9) who had mixed dementia and 11.4% (n = 5) with vascular cognitive impairment. At least one PIM was identified in 47.7% (n = 21) and 27.2% (n = 12) of the study participants based on Beers' and STOPP’s criteria, respectively. Using the Beers criteria, 50 PIMs were found, with an average of 0.9 PIMs for each patient, while a total of 31 PIMs were identified using the STOPP criteria, with an average of 0.6 PIMs per patient. There was a significant association between ≥ 9 number of comorbidities and PIMs as per Beers criteria (OR = 8.4, 95% Confidence interval: 1.27‐ 55.39, P = 0.027). However, no statistically significant association was observed with PIMs as per STOPP criteria. Conclusion The frequency of PIMs identified using Beers and STOPP criteria highlights the importance of identifying and addressing PIMs in this population. This study adds valuable insights to the progressing comprehension of medication‐related complexities in older adults living with MCI or dementia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».