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Enregistrement W4406224870 · doi:10.1002/alz.088510

Drug Substitution as a Potential Unintended Consequence of Antipsychotic Deprescribing in Long‐Term Care: A Retrospective Cohort Study in Ontario, Canada

2024· article· en· W4406224870 sur OpenAlexaffabout
Julia Kirkham, Daniel A. Harris, Paul Nguyen, Susan E. Bronskill, Colleen J. Maxwell, Andrea Iaboni, Dallas Seitz

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of WaterlooUniversity of TorontoUniversity Health NetworkQueen's UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeprescribingDrugAntipsychoticRetrospective cohort studyMedicineAntipsychotic drugPolypharmacyCohortLong-term carePsychiatryPharmacologyInternal medicineSchizophrenia (object-oriented programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The overuse of antipsychotics in persons with dementia in long‐term care (LTC) has been a source of clinical concern, public attention, and policy intervention for over 30 years. Targeted quality improvement, broader awareness of risks, and other initiatives have resulted in substantial reductions in antipsychotic use in LTC settings in North America and elsewhere. Limited evidence suggests that reductions in antipsychotic use may be resulting in unintended consequences, such as substitution with alternate, but similarly harmful, psychotropic medications. Methods We used a retrospective, matched cohort study design using linked population‐based health care databases held at ICES. LTC residents 66 years or older with dementia who were prescribed an inappropriate (i.e., without an indication aligning with the definition of appropriate antipsychotic use in LTC, including schizophrenia, Huntington’s disorder, hallucinations, delusions, or end‐of‐life care) antipsychotic medication with at least 6‐months of continuous use were identified over a 10‐year period (2008‐18). Antipsychotic users who subsequently discontinued an antipsychotic medication were matched 1:1 to persistent users on key variables and followed for up to 1‐year following antipsychotic discontinuation for new prescriptions of one or more psychotropic medications and clinical outcomes. Results Among 26,092 LTC residents with dementia (mean age of 84 years) who were prescribed an inappropriate antipsychotic medication, 5,854 (22%) discontinued during the follow‐up period. After adjusting for key variables, new psychotropic medication prescription was not more common among antipsychotic discontinuers in the 6‐months following antipsychotic discontinuation compared to those who continued an antipsychotic medication (hazard ratio (HR) 0.90; 95% CI, 0.70‐1.15). Mortality was similar between the two groups (HR 1.01; 95% CI 0.90‐1.15) at up to 1‐year following antipsychotic discontinuation. Conclusion Antipsychotic discontinuation in this study was not associated with medication substitution. These results supports other studies indicating that antipsychotic discontinuation in dementia can be safe but has questionable effect on mortality. While medication use trends in LTC have shown increases in other psychotropic medication use alongside antipsychotic reductions, this study suggests that this may be driven by factors other than substitution, such as increasing complexity of LTC residents, including higher prevalence of mental health disorders other than dementia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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