在老年人群中确定与药物相关的危害预测因素:潜伏类分析方法
Ross Brannigan1, Juliane Frydenlund1, David J Williams2
1Royal College of Surgeons in Ireland, School of Population Health, Dublin, Leinster, Ireland.
高风险处方和多种药物的老年人面临与药物相关的伤害,包括住院和功能障碍. 识别这些患者小组可以指导有针对性的干预措施以提高安全性和结果.
科学领域:
- 老年学
- 药理学
- 生物统计学
背景情况:
- 年长的成年人有更高的药物相关伤害风险.
- 确定特定的患者小组对于有针对性的干预至关重要.
研究的目的:
- 应用隐性类别分析来确定与药物相关的危害更高的老年人子组.
- 探索与药物相关的危害相关的同时出现的药物类别和临床预测因素.
主要方法:
- 在老年人群中对药物不良反应进行了潜在类别分析 (N=798).
- 预测者包括七种药物类别,并发症,脆弱性和多药性.
- 评估的结果是与药物不良反应 (ADR) 相关的住院,生活质量,功能障碍和急诊室访问.
主要成果:
- 一个五类模型最适合数据:高风险的处方和多药 (N=245),低风险的 (N=138),只有高风险的处方 (N=332),抗高血压药 (N=18) 和精神分析药和多药 (N=65).
- 高风险处方组和多药组以及高风险仅处方组的患者与副作用相关的住院几率较高.
- 高风险处方和多药组也显示出显著更高的功能障碍.
结论:
- 根据药物配置文件可以识别出不同的老年人子组.
- 这些已识别的子组可以为开发有针对性的干预措施提供信息,以减轻老年人群中与药物相关的伤害.
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