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Enregistrement W7132931094

Prescription Sedative Use in Older Adults After Critical Illness

2023· dissertation· W7132931094 sur OpenAlexaffabout
Lisa Denise Burry

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionSedativeObservational studyCritical illnessAdverse effectSedative/hypnoticIntensive care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each year, hundreds of thousands of Canadians experience critical illness and are admitted to intensive care units (ICUs), most of whom are older adults. While admitted to ICUs, many patients receive medications such as benzodiazepines, non-benzodiazepine sedative-hypnotics, or antipsychotics for sedation-agitation management. As patients transition out of the ICU, newly initiated sedatives are sometimes continued on hospital discharge. However, sedatives are often unnecessary and considered potentially inappropriate medications for community-dwelling older adults due to their association with serious adverse events. This thesis sought to assess, among sedative-naïve older adults hospitalized with critical illness, the incidence, trends, risk factors, and adverse events associated with new sedative prescriptions post-hospital discharge. This thesis contains three observational studies conducted using population-based administrative data for Ontario, Canada (2003 to 2019). Study one found that more than 5% of patients filled sedative prescriptions within seven days post-discharge, with an increased rate for those with ICU admission compared to those hospitalized without ICU. More than half of these new users filled persistent prescriptions within the six months post-discharge. Overall, the proportion of patients who filled sedative prescriptions post-discharge significantly decreased since 2003, with a dramatic reduction in benzodiazepines, especially among those with ICU admission. However, non-benzodiazepine sedative-hypnotic prescriptions have increased since 2003. Study two found that the factors strongly associated with sedative prescriptions post-discharge among ICU survivors were transfer to long-term care, geriatric or psychiatric consultation, invasive mechanical ventilation, and ICU length of stay. The proportion of ICU survivors who filled sedative prescriptions post-discharge varied widely across hospitals, suggesting potentially modifiable prescription practices. Study three found that among ICU survivors, new sedative prescriptions were associated with increased hazards of fall or fracture, return to the emergency department, rehospitalization, and death within 30 days post-discharge. The hazard of each adverse event varied by sedative class. Collectively, these results suggest that careful medication review before and after discharge with consideration of the risk-benefit of the class prescribed if sedative pharmacotherapy is indicated will likely be impactful to ICU survivors and the healthcare system, given the number of patients receiving such medications, and the safety implications for these older patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,630

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,332 · 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
Résumé présentoui

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