高齢者集団における薬物関連被害の予測要因を特定する: 潜在的クラス分析アプローチ
Ross Brannigan1, Juliane Frydenlund1, David J Williams2
1Royal College of Surgeons in Ireland, School of Population Health, Dublin, Leinster, Ireland.
高リスクの処方薬と多剤薬の高齢者は,入院や機能障害を含む薬剤関連被害の増加に直面しています. これらの患者のサブグループを特定することで 標的を絞った介入を導き 安全性や成果を向上させることができます
科学分野:
- ゲロントロジー
- 薬理学について
- バイオ統計学
背景:
- 高齢者は薬剤による害の危険性が高くなります.
- 特定の患者のサブグループを特定することは 標的を絞った介入に不可欠です
研究 の 目的:
- 薬剤関連被害のリスクが高い高齢者のサブグループを特定するために,潜在的クラス分析を適用する.
- 併用薬のクラスと 薬物関連有害性に関する臨床的予測要因を調査する.
主な方法:
- 老化集団における不良薬反応の潜在的クラス分析 (N=798) を実施した.
- 7つの薬物クラス,併発性,脆弱性,複製薬が含まれています.
- 評価されたアウトカムには,薬物不良反応 (ADR) に起因する入院,生活の質,機能障害,救急診療所への訪問が含まれる.
主要な成果:
- 5つのクラスモデルがデータに最も適合する:高リスクの処方薬と多剤薬 (N=245),低リスクの処方薬 (N=138),高リスクの処方薬のみ (N=332),高血圧薬 (N=18) および精神分析薬と多剤薬 (N=65).
- 高リスクの処方薬と多剤薬のグループと高リスクの処方薬のみのグループの患者は,ADRに関連した入院率が高かった.
- 高リスクの処方薬と多剤薬グループも 機能障害が有意に高かった.
結論:
- 薬剤のプロファイルに基づいて,老人の異なるサブグループを特定することができます.
- これらの特定されたサブグループは,高齢者の薬物関連被害を軽減するための標的型介入の開発に情報を提供することができます.
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