Prevalence of polypharmacy among older adults with diabetes: A systematic review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Polypharmacy, the concurrent use of five or more medications, is prevalent among older adults with Diabetes, a population at elevated risk for medication-related complications. Complex treatment regimens for Diabetes and its comorbidities exacerbate challenges such as medication non-adherence, drug interactions, adverse events, and increased hospitalization risk. This review aimed to estimate the prevalence of polypharmacy among older adults with Diabetes. METHOD: Following PRISMA 2020 guidelines, we performed a systematic search of PubMed, Embase, and Web of Science. Screened articles using Nested Knowledge software. Eligible studies included those aged 60 years or older with Diabetes, reporting on the prevalence of polypharmacy. Study quality was assessed using a modified Newcastle-Ottawa Scale, and meta-analysis was performed using random-effects models in R software version 4.4.1. Publication bias was indicated by a Doi plot with an LFK index. RESULTS: The pooled prevalence of polypharmacy was 59% (95% CI, 48%-70%). Subgroup analyses showed a prevalence of 55% in retrospective studies and 62% in cross-sectional studies. Sensitivity analyses confirmed the stability of the results. Significant geographic variability was noted, with lower prevalence in high-income countries compared to regions in Southern Europe and Asia. CONCLUSIONS: Polypharmacy is highly prevalent among older adults with Diabetes, with significant variability across study designs and geographic regions. Targeted interventions and further research are essential to address its associated risks and optimize medication management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».