Applying machine learning methods to describe complex medication use in a population of community-dwelling older adults living with dementia: lessons for pharmacoepidemiology studies using health administrative data
Notice bibliographique
Résumé
Persons living with dementia often have complex medication use due to symptoms related to dementia and comorbidities that accumulate as individuals age. Understanding the consequences of using multiple medications in combination, that is, the potential risk of interactions between medications being used concurrently, is important to optimizing medication use, and reducing related adverse events. Unsupervised machine learning methods offer an opportunity to incorporate more data about exposure to multiple medications into pharmacoepidemiology methods to better understand prescribing patterns and medication related adverse events. This thesis examined the application of two unsupervised machine learning methods – network analysis and hierarchical clustering – to describe polypharmacy and fall-related hospitalizations over time in a population-based cohort of community-dwelling older adults with incident dementia in three related studies in linked health administrative data. In Paper One, network analysis described the common medication subclasses concurrently prescribed within persons living with dementia at case ascertainment and five years following. In Paper Two, hierarchical clustering found groups based on medication use were associated with comorbidities. In Paper Three, there was an association between the CNS-active medication prescribing cluster (individuals with similar, higher-than-average CNS-active medication use) and fall-related hospitalizations, a potentially medication-related adverse event, even when controlling for sex, age, potentially inappropriate prescribing, and level of polypharmacy. Collectively, the results from these studies demonstrate the benefits (and limitations) of unsupervised machine learning methods – including hypothesis generation, data reduction, and summarizing complex information visually – in pharmacoepidemiology studies. From a population health perspective, in persons living with dementia, this thesis provided an overview of prescribing patterns, demonstrated the importance of cardiovascular and CNS-active medications (particularly the latter’s association with falls), and highlighted the need for proper management and treatment of comorbidities alongside the management of dementia.
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 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 | 0,012 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».