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Enregistrement W7017206564

Assessing potentially inappropriate prescribing (PIP) and predicting patient outcomes in Ontario's older population: a population-based cohort study applying subsets of the STOPP/START and Beers' criteria in large health administrative databases.

2015· article· en· W7017206564 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArrow@dit (Dublin Institute of Technology) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychological interventionHealth careMedical prescriptionCohort studyMEDLINEPopulationCohortEmergency departmentPopulation health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Adverse drug events (ADEs) are common in older people and contribute significantly to emergency department (ED) visits, unplanned hospitalisations, healthcare costs, morbidity and mortality. Many ADEs are avoidable if attention is directed towards identifying and preventing inappropriate drug use and undesirable drug combinations. Tools exist to identify potentially inappropriate prescribing (PIP) in clinical settings, but they are underused. Applying PIP assessment tools to population-wide health administrative data could provide an opportunity to assess the impact of PIP on individual patients as well as on the healthcare system. This would open new possibilities for interventions to monitor and optimise medication management on a broader, population-level scale.\n\nMethods and analysis The aim of this study is to describe the occurrence of PIP in Ontario's older population (aged 65 years and older), and to assess the health outcomes and health system costs associated with PIP—more specifically, the association between PIP and the occurrence of ED visits, hospitalisations and death, and their related costs. This will be done within the framework of a population-based retrospective cohort study using Ontario's large health administrative and population databases. Eligible patients aged 66 years and older who were issued at least 1 prescription between 1 April 2003 and 31 March 2014 (approximately 2 million patients) will be included.\n\nEthics and dissemination Ethical approval was obtained from the Ottawa Health Services Network Ethical Review Board and from the Bruyère Research Institute Ethics Review Board. Dissemination will occur via publication, presentation at national and international conferences, and ongoing exchanges with regional, provincial and national stakeholders, including the Ontario Drug Policy Research Network and the Ontario Ministry of Health and Long-Term Care.\n\nTrial registration number Registered with clinicaltrials.gov (registration number: NCT02555891).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,344
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,118 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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