Prevalence of Polypharmacy in Chinese Community‐Dwelling Older Adults and Forecast by 2035: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We aimed to derive a pooled polypharmacy prevalence estimate and forecast the total polypharmacy cases by 2035 in Chinese community-dwelling older adults. METHODS: We searched for studies in three databases (CNKI, Scopus and PubMed). We selected studies according to pre-defined inclusion and exclusion criteria. We assessed study quality using a modified Newcastle-Ottawa Scale. Polypharmacy in our study was defined as the concurrent use of at least five different medications. Pooled prevalence was estimated overall and by regions, time periods, and other important factors. We fitted Bayesian random-effects logit models to synthesize single studies and reported a 95% uncertainty interval (95UI). RESULTS: A total of 25 studies were finally included. The pooled polypharmacy prevalence was estimated to be 31.04% (95UI: 18.16 ~ 47.66). The pooled prevalence was highest in the east region (37.98%, 95UI: 21.92 ~ 57.69), followed by the middle region (33.53%, 95UI: 4.89 ~ 84.46) and the west region (25.85%, 95UI: 8.78 ~ 50.74). The pooled prevalence was 31.10% (95UI: 15.54 ~ 52.72) in the latest 5 years (2017-2021) and 30.88% (95UI: 11.53 ~ 60.56) in the beyond latest 5 years (2005-2016). The per cent change annualized in the forecasted total polypharmacy cases from 2022 to 2035 was estimated to be 3.69%, with the highest total cases forecasted to be 131.7 million (95UI: 77.1 ~ 202.2) in 2035. CONCLUSIONS: Our study suggests that polypharmacy is notably prevalent in Chinese community-dwelling older adults, highlighting the need for the development and delivery of community-based interventions targeted at this population.
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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 | 0,015 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».