Misuse of Prescription Medications among Individuals with Mobility Disability
Notice bibliographique
Résumé
The ability of walking a quarter mile is predictive of subsequent disability, mortality, and health care costs. Individuals with mobility disability are at increased risk of chronic conditions and unmet care needs. Thus they may misuse prescription medications to self-medicate. We aimed to explore the difference of misuse of four types of prescription medications (sedatives, tranquilizers, painkillers, depression medications) and overall misuse by mobility status and identify the correlates of overall misuse. A national probability sample from the survey Midlife in the United States (MIDUS) was used to assess the difference in misuse by mobility status during 2011–2014. To assess the correlates of misuse, mobility status, usual source of care, unmet care needs, insurance coverage, sociodemographic variables, and clinical conditions were added to a survey weighted logistic regression model with backward selection. Compared to those without mobility disability, individuals with mobility disability had higher risk of misuse in most types of medications and in overall misuse. Mobility disability, lower education, unmarried status, the emergency room or public health clinic as the most often used care, pain, and depressed affect were identified as correlates of overall misuse of studied medications. Individuals with mobility disability are a vulnerable group susceptible to medication misuse, which warrants the urgent need for interventions to ameliorate misuse and reduce risks in 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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».