Frequency and impact of drug-drug interactions among non-elderly community-dwelling adults in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Les interactions médicamenteuses (IM) sont une source évitable d'événements indésirables liés aux médicaments. Des travaux limités ont été menés sur la fréquence d'exposition au IM et son impact sur la santé des patients adultes non âgés vivant dans la communauté au Canada. Objectifs : (1) Synthétiser les données sur la fréquence d'exposition aux IM chez les adultes non âgés vivant dans la communauté ; (2) mesurer l'exposition aux IM prioritaires chez les patients adultes non âgés vivant dans la communauté au Québec; (3) identifier les variables démographiques et du système de santé associées au risque d'exposition aux IM ; (4) évaluer si l'exposition aux IM augmente le risque de subir un effet néfaste sur la santé. Méthodes: O1. Une revue systématique de la littérature comprenant toutes les études mesurant l'exposition au IM chez les patients ambulatoires non âgés a été réalisée. Des méta-analyses ont été utilisées pour regrouper les proportions de prévalence et les taux d'exposition au IM. O2 et 3 : Une cohorte anonymisée composée d'un échantillon aléatoire de 5 % de la population d'adultes vivant dans la communauté (19-64 ans) au Québec couverts en continu par l'assurance-médicaments publique entre le 1er avril 2014 et le 31 mars 2017 a été construit. Les données démographiques et d'utilisation des services de santé ont été utilisées pour construire les mesures de multimorbidité et de continuité des soins. Une liste des IM prioritaires par le Bureau du coordinateur national des technologies de l'information sur la santé aux États-Unis a été utilisée pour identifier l'exposition aux IM à l'aide des données sur les réclamations des pharmacies. Une approche d'apprentissage automatique d'ensemble a été utilisée pour prédire l'exposition future aux IM, et une mesure d'importance des variables a été utilisée pour évaluer leur importance dans la prédiction du risque d'exposition à une IM. O4. Une cohorte dynamique d'individus exposés à l'un des onze médicaments d'intérêt a été suivie depuis le premier jour d'exposition à un médicament d'intérêt jusqu'à 24 mois ou jusqu'à une visite aux urgences, une hospitalisation ou un décès. Les risques proportionnels de Cox avec des expositions aux médicaments variant dans le temps ont été utilisés pour évaluer l'association entre l'exposition à l'un des quatre IM et le risque d'un événement indésirable. Résultats : O1. Au total, 28 études mesurant l'exposition au IM chez les adultes non âgés vivant dans la communauté ont été incluses dans une synthèse descriptive ; 12 études faisant état de la proportion de patients adultes non âgés exposés aux IM parmi ceux exposés à ≥ 2 médicaments ont été incluses dans la méta-analyse. La prévalence combinée de l'exposition aux IM parmi les personnes exposées à ≥ 2 médicaments était de 0,18 (IC à 95 % 0,09 – 0,35 ; IP 0,01 – 0,80) ; le taux combiné d'exposition à ≥ 1 IM de ces mêmes études était de 20,12 IM pour 1 000 personnes-mois exposées à ≥ 2 médicaments (IC à 95 % 7,25 à 55,84 IM pour 1 000 personnes-mois, IP 0,57 – 152,07). O2. Plus de la moitié (54,1 %) des 63 834 adultes vivant dans la communauté de la cohorte ont été exposés à ≥ 2 médicaments au cours de la période d'étude de 12 mois, et 7 498 (11,7 % de la population à l'étude) ont été exposés à au moins un IM. O3. La continuité des soins de la pharmacie et du prescripteur étaient les prédicteurs les plus importants du risque d'exposition à la IM. O4. L'exposition à trois IM prioritaires a démontré évidence d'une interaction multiplicative sur le risque d'un événement indésirable. Conclusion : Un adulte sur 8,5 couverts par le régime public d'assurance médicaments a été exposé à au moins une IM prioritaire sur 12 mois. Les bases de données médico-administratives représentent une riche source de données qui peuvent être utilisées pour surveiller l'exposition aux IM et évaluer le risque de préjudice pour les patients à la suite d’une exposition à une IM
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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».