Adverse drug events related to polypharmacy in older adults: Defining outcomes and identifying opportunities for safer prescribing
Notice bibliographique
Résumé
Background: Polypharmacy, or the concurrent use of multiple medications, is prevalent in adults aged 65 years and older.These patients are vulnerable to adverse drug events (ADEs), due to age-related physiologic changes, the co-prescription of multiple medications, and the use of potentially inappropriate medications (PIMs).Deprescribing is a proposed solution for managing polypharmacy and reducing ADEs.The primary outcome of interest is to reduce ADEs, without a concurrent increase in adverse drug withdrawal events (ADWE).Currently, there is no universally accepted gold standard adjudication method for use in clinical trials of deprescribing, to measure this outcome, nor a method specifically designed to capture ADWEs.Objectives: The primary goal of my thesis was to familiarize myself with polypharmacy and the challenges faced when deprescribing in a clinical setting.I sought to perform a thorough literature review to identify, compare, and contrast existing approaches for the adjudication of ADEs.Secondly, based on extensive research, I took the initial steps to craft a new method in order to allow researchers to easily and more accurately capture rates of ADEs (including ADWEs) in deprescribing interventions.A third objective of my research was to apply the principles of safer prescribing to special populations including; patients on risky medications, patients with chronic illnesses, and patients with COVID-19.Methods and Results: Objective #1-Methods to Adjudicate Adverse Drug Events, I performed a systematic review of the literature, compared and contrasted the identified adjudication methods.I identified 10 unique ADE adjudication methods.Objective #2-New Method of ADE Adjudication, I made recommendations for an updated methodology.This new method is easy to use, applicable in a variety of settings, has an ADWE component.Objective #3-COVID-SAFER, I theoretically exposed a cohort of patients 65 years and older enrolled in a deprescribing study to hydroxychloroquine.The cohort contained a total of 1,001 unique patients, of which, 590 (58.9%) had one or more home medications that could potentially interact with hydroxychloroquine, and of these 255 (43.2%) were flagged as potentially inappropriate by the MedSafer tool.Discussion: The primary aim of my thesis was to critically analyse the literature.I identified ADE adjudication methods, compared and contrasted their strengths and limitations, and Contribution of Authors
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».