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Enregistrement W4406477637 · doi:10.1177/10848223241308483

Potentially inappropriate prescribing among older adults receiving home health care service: A retrospective study in Saudi Arabia

2025· article· en· W4406477637 sur OpenAlexaff
Mohamed A. Rabouzi, Khulud K. Alharbi, Walid Alkeridy, Samah H. Hajjar, Sultan H. Alamri

Notice bibliographique

RevueHome Health Care Management & Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyGerontologyHome healthPolypharmacyFamily medicineOlder peopleHealth careNursingIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To address the risks associated with potentially inappropriate prescribing (PIP) in older adults, this study aimed to determine the prevalence of PIP in home health care patients in the Taif Health Cluster, Saudi Arabia. Using the Beers, STOPP, and START criteria, a retrospective analysis was conducted on 400 older adults aged 65 and over who received home health care between February and October 2023. Results indicated that 38.5% of patients had at least one PIP incident, with polypharmacy present in 80.6% of PIP cases. PIP was more prevalent among females and those aged 75 and older. Potentially inappropriate medications (PIMs) were noted in 80.6% of cases, while potentially inappropriate omissions (PIOs) were recorded in 26.5%. The most frequent cause of PIMs was a lack of a clear indication, affecting 23.3% of total prescriptions. Angiotensin-converting enzyme inhibitors (ACEIs) or angiotensin II receptor antagonists (AIIRAs) were commonly omitted in diabetic patients with renal disease. Findings highlight the need for regular prescription reviews to reduce PIP and improve patient outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,348 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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