Facteurs associés à la consommation de longue durée de benzodiazépines chez les personnes âgées du Québec vivant à domicile
Bibliographic record
Abstract
Selon la Régie de l'assurance maladie du Québec (RAMQ), 19,4% des personnes âgées avaient une ordonnance active de benzodiazépines en 2000. Bien que le Collège des médecins du Québec recommande de ne pas utiliser ces médicaments sur une période excédant trois mois, des chercheurs ont montré que plus de la moitié des consommateurs âgés en utilisaient sur une longue période. L'objectif de cette thèse était d'identifier les facteurs associés à la consommation de longue durée de benzodiazépines chez les personnes âgées non institutionnalisées du Québec en tenant compte de l'état de santé des sujets, des facteurs prédisposants et des facteurs facilitants reliés au ménage et au médecin consulté. Pour atteindre cet objectif, trois études spécifiques ont été réalisées pour : 1- comparer les facteurs associés à la consommation de courte et de longue durée, 2- comparer ceux associés à la consommation de longue durée des femmes et des hommes âgés, et 3- évaluer l'effet des caractéristiques du ménage dans l'explication de la consommation de longue durée. Pour réaliser cette thèse, les données de l'Enquête de Santé Québec conduite en 1998 ont été appariées à celles contenues dans les fichiers des services pharmaceutiques, des services médicaux et d'inscription des professionnels de la RAMQ. Des analyses de régression logistique ont servi à identifier les facteurs associés à la consommation de benzodiazépines. Les résultats ont révélé que 34,5% des 2039 personnes âgées de l'étude consommaient des benzodiazépines et qu'environ 52% des consommateurs en utilisaient sur une longue période (> 90 jours). Les résultats n'ont pas montré de différence significative entre les consommateurs de courte et de longue durée. De plus, cette étude a révélé que les facteurs associés à la consommation de longue durée étaient les mêmes pour les femmes et les hommes âgés. Les résultats ont aussi montré que les caractéristiques du ménage n'avaient pas de contribution significative dans l'explication de la consommation de longue durée. Considérant la prévalence élevée de ce type de consommation chez les personnes âgées, des efforts devraient être consentis pour réduire la consommation de benzodiazépines et identifier des sous-groupes de personnes âgées à risque d'utiliser ces médicaments sur une longue période. Cela suggère que d'autres facteurs tels que les attitudes pourraient être considérés pour expliquer la différence de consommation entre les femmes et les hommes âgés. Finalement, les résultats suggèrent qu'une formation sur les alternatives à la médication soit offerte en priorité aux omnipraticiens.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".