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Enregistrement W4408063324 · doi:10.1186/s12877-025-05780-5

Drug prescription patterns and compliance with WHO and beers criteria in older patients

2025· article· en· W4408063324 sur OpenAlexaff
Yousef Khadivi, Seyed Mojtaba Sohrevardi, Golnaz Afzal

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensThrombosis and Atherosclerosis Research Institute
Organismes subventionnairesShahid Sadoughi University of Medical Sciences
Mots-clésMedicineBeers CriteriaCompliance (psychology)Medical prescriptionRehabilitationDrugIntensive care medicinePhysical therapyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As the population ages, the prevalence of chronic diseases increases, leading to greater reliance on multiple medications that are conducted to increase the risk of adverse drug reactions (ADR) that may cause higher morbidity and mortality rates. This study aims to evaluate medication prescribing patterns in the older adults and assess compliance with the World Health Organization (WHO) guidelines and Beers Criteria. METHODS: A cross-sectional study was conducted over six months in 2022, collecting prescriptions for patients aged 65 and above from a 24-hour community pharmacy in Iran. The prescriptions were analyzed according to the WHO prescribing guidelines, including the mean number of prescribed drugs, the number of injectable drugs and antibiotics per prescription, and also the prescription of drugs with generic names and from the list of Essential Drug List (EDL). In addition, the prescriptions were assessed according to the Beers Criteria for the frequency of prescription of potentially inappropriate medications (PIMs). Also, polypharmacy, which is defined as the prescription of more than five drugs per prescription, has been investigated based on the number of drugs prescribed per prescription. RESULTS: 1,053 older patient prescriptions were assessed, whose average age was 72.3 ± 6.7 years, with 36.2% of prescriptions involving polypharmacy (five or more drugs). The most frequent medical discipline of prescribers was general practice (30.3%). The average number of drugs per prescription was 4.1 ± 2.1, which exceeded the WHO recommendation. Additionally, 47.3% of prescriptions contained at least one PIM according to the Beers Criteria, with non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) being the most common (17.9%). The relative frequency of injectable drugs and antibiotics used per prescription was 20.8 and 18.9%, respectively, while 7.6% of prescriptions did not use generic names. CONCLUSIONS: The study highlights concern about levels of polypharmacy and PIM use in older patients. While the low rate of antibiotic prescribing and relatively high use of generic drugs indicate some positive adherence to WHO guidelines, the frequent prescription of PIMs and the high average number of drugs per prescription point to substantial room for improvement.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,301 · 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.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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