Across-sectional study of prescribing patterns in chronic psychiatric patients living in sheltered housing facilities
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To analyze prescribing patterns of chronic psychiatric patients living in sheltered housing facilities, to identify the extent of polypharmacy and to estimate associated risks in this patient group. Methods: In a retrospective cross-sectional study the prescription data of 323 chronic psychiatric patients (average age 48.5 years) living in sheltered housing facilities in Rotterdam, The Netherlands, were analyzed. Prescription data were obtained from pharmacy-dispensing records. Results: Patients received on average 4.6 drugs (95% CI, 4.3-4.9). The most frequently prescribed drugs were as expected antipsychotics, benzodiazepines and antimuscarinic drugs. Overall 25% (n = 81) of patients received two or more antipsychotic drugs. A high proportion of patients (38%, n = 124) received one benzodiazepine, and 15% (n = 50) received two or more benzodiazepines. Conclusion: Patients in our study received a worryingly high number of drugs, and a quarter of the population was subject to antipsychotic polypharmacy. This increases the risk that drug-drug interactions, adverse drug reactions and noncompliance occur. Our study indicates potentially low quality of prescribing and shows the need for reviewing and special monitoring of pharmacotherapy in this patient group. © 2008 Dustri-Verlag Dr. K. Feistle.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».