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Enregistrement W7065025042

Classifier les polypharmacies selon leur niveau de risque pharmacothérapeutique et clinique chez les aînés québécois : une analyse de classes latentes

2023· other· fr· W7065025042 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésContext (archaeology)Statistical analysisRisk factor
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : La polypharmacie est souvent définie comme l'utilisation d'au moins cinq médicaments. Or, cette définition unidimensionnelle ne permet pas de distinguer la polypharmacie appropriée de celle inappropriée. D'autres caractéristiques pourraient être utilisées pour classer la polypharmacie en sous-groupes présentant différents niveaux de risque. Objectifs : Caractériser différents types de polypharmacie chez les aînés québécois et évaluer leur association avec la mortalité et l'institutionnalisation. Méthodes : À partir du Système intégré de surveillance des maladies chroniques du Québec, nous avons sélectionné un échantillon aléatoire de Québécois ≥ 66 ans au 31 mars 2017 couverts par le régime public d'assurance médicaments. Les indicateurs catégoriels utilisés pour décrire la polypharmacie comprenaient : le nombre de médicaments, de médicaments potentiellement inappropriés (MPI), de médicaments à surveillance accrue, de médicaments à voie d'administration complexe et d'interactions médicamenteuses, le score de charge anticholinergique (SCA), et l'utilisation du pilulier. Une analyse de classes latentes (ACL) a permis de subdiviser la polypharmacie en groupes. Nous avons utilisé des modèles de Cox afin d'évaluer le risque de mortalité et d'institutionnalisation sur trois ans pour chaque classe. Résultats : Au total, 93 516 sujets ont été inclus. Un modèle à quatre classes a été sélectionné et peut être décrit ainsi : (1) Aucune polypharmacie (46% de la population), (2) Nombre moyen-élevé de médicaments, faible risque (33%), (3) Nombre moyen de médicaments, MPI ± SCA élevé (8%) et (4) Hyperpolypharmacie, utilisation complexe, risque élevé (13%). Lorsque comparées à la classe 1, toutes les classes de polypharmacie étaient associées à la mortalité et l'institutionnalisation, les classes les plus complexes/inappropriées dénotant les plus grands risques. Conclusions : L'ACL suggère trois types de polypharmacie qui diffèrent selon leurs risques pharmacothérapeutiques et cliniques, soulignant l'intérêt de regarder au-delà du nombre de médicaments pour caractériser et étudier la polypharmacie.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
Routes d'admission2
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