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Enregistrement W4413294654 · doi:10.1016/j.jclinepi.2025.111932

Prevalence and predictors of potentially inappropriate prescribing using codified STOPP-START and Beers criteria: a retrospective cohort study in Ontario's older population

2025· article· en· W4413294654 sur OpenAlexafffundabout
Lise M. Bjerre, Christina Catley, Glenys Smith, Roland Halil, Tim Ramsay, Caitríona Cahir, Cristín Ryan, Barbara Farrell, Kednapa Thavorn, Steven Hawken, Ulrika Gillespie, Douglas G. Manuel, Kasim E. Abdulaziz

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioOttawa HospitalOttawa Public HealthInstitut du Savoir MontfortBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative SciencesCanadian Institutes of Health ResearchInstitut du savoir Montfort-RechercheUniversity of Ottawa
Mots-clésBeers CriteriaMedicineRetrospective cohort studyCohortCohort studyFamily medicineEpidemiologyPopulationGerontologyEnvironmental healthDemographyPolypharmacyIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To quantify potentially inappropriate prescribing (PIP) and assess the association between patient characteristics and PIP using previously coded STOPP-START and Beers criteria in Ontario's older population. STUDY DESIGN AND SETTING: An established subset of the 2014 STOPP-START and 2015 Beers criteria applicable to health administrative data were used to identify instances of PIP in health administrative data. Associations between the patient characteristics and PIP were examined using multivariable logistic regression. Using Ontario's large health administrative databases, which comprise individual-level, linked information on medication dispensation, physician services use, emergency room visits, hospitalizations, mortality, and sociodemographic data, a cohort including all patients ≥65 years who were issued at least 1 prescription between April 2003 and March 2017 (N = 2,937,927) was formed. RESULTS: From a total of 2,937,927 patients, 2,220,641 (75.6%) patients were identified with at least 1 PIP using the STOPP-START criteria. Using the Beers criteria, 1,505,243 (51.2%) patients were identified. The most common PIP identified by the STOPP-START criteria was the lack of pneumococcal vaccine to be given at least once after age 65 years according to national guidelines (75.9% of patients). Patient characteristics that were found to be strongly associated with PIP identified by both STOPP-START and Beers criteria were age, female sex, long-term care resident, lack of MedsCheck prior to index date, and frailty, among others. CONCLUSION: Applying coding for identifying PIP in health administrative data is a promising approach to screen for PIP at the population level in an impactful and cost-effective manner. This approach will allow investigators to identify areas for intervention in terms of PIP in a population. PLAIN LANGUAGE SUMMARY: We studied medication use in Ontario adults aged 65+ years to identify both potentially harmful or unnecessary prescriptions and important medications that were missing, using established prescribing guidelines. Among nearly 3 million Ontarians, 75% were prescribed at least 1 potentially inappropriate medication with the pneumococcal vaccine (76% of cases) being the most commonly missing medication. Those most at risk included adults over 85 years of age, women, long-term care residents, and people with frailty or no prior medication review. These findings show how health data can efficiently identify prescribing gaps, helping target interventions like improved vaccine programs or medication reviews to enhance safety for older adults.

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)0,002
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 enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,300
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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