Frequency and impact of drug-drug interactions among non-elderly community-dwelling adults in Quebec, Canada
Bibliographic record
Abstract
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
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".