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PurposeTo assess the pattern of in-hospital changes in drug use in older patients from 2010 to 2016.MethodsPeople aged 65years or more acutely hospitalized in those internal medicine and geriatric wards that did continuously participate to the REgistro POliterapie Societa Italiana di Medicina Interna register from 2010 to 2016 were selected. Drugs use were categorized as 0 to 1 drug (very low drug use), 2 to 4 drugs (low drug use), 5 to 9 drugs (polypharmacy), and 10 or more drugs (excessive polypharmacy). To assess whether or not prevalence of patients in relation to drug use distribution changed overtime, adjusted prevalence ratios (PRs) was estimated with log-binomial regression models.ResultsAmong 2120 patients recruited in 27 wards continuously participating to data collection, 1882 were discharged alive and included in this analysis. The proportion of patients with very low drug use (0-1 drug) at hospital discharge increased overtime, from 2.7% in 2010 to 9.2% in 2016. Results from a log-logistic adjusted model confirmed the increasing PR of these very low drug users overtime (particularly in 2014 vs 2012, PR 1.83 95% CI 1.14-2.95). Moreover, from 2010 to 2016, there was an increasing number of patients who, on polypharmacy at hospital admission, abandoned it at hospital discharge, switching to the very low drug use group.ConclusionThis study shows that in internal medicine and geriatric wards continuously participating to the REgistro POliterapie Societa Italiana di Medicina Interna register, the proportion of patients with a very low drug use at hospital discharge increased overtime, thus reducing the therapeutic burden in this at risk population.
Pattern of in-hospital changes in drug use in the older people from 2010 to 2016
PurposeTo assess the pattern of in-hospital changes in drug use in older patients from 2010 to 2016.MethodsPeople aged 65years or more acutely hospitalized in those internal medicine and geriatric wards that did continuously participate to the REgistro POliterapie Societa Italiana di Medicina Interna register from 2010 to 2016 were selected. Drugs use were categorized as 0 to 1 drug (very low drug use), 2 to 4 drugs (low drug use), 5 to 9 drugs (polypharmacy), and 10 or more drugs (excessive polypharmacy). To assess whether or not prevalence of patients in relation to drug use distribution changed overtime, adjusted prevalence ratios (PRs) was estimated with log-binomial regression models.ResultsAmong 2120 patients recruited in 27 wards continuously participating to data collection, 1882 were discharged alive and included in this analysis. The proportion of patients with very low drug use (0-1 drug) at hospital discharge increased overtime, from 2.7% in 2010 to 9.2% in 2016. Results from a log-logistic adjusted model confirmed the increasing PR of these very low drug users overtime (particularly in 2014 vs 2012, PR 1.83 95% CI 1.14-2.95). Moreover, from 2010 to 2016, there was an increasing number of patients who, on polypharmacy at hospital admission, abandoned it at hospital discharge, switching to the very low drug use group.ConclusionThis study shows that in internal medicine and geriatric wards continuously participating to the REgistro POliterapie Societa Italiana di Medicina Interna register, the proportion of patients with a very low drug use at hospital discharge increased overtime, thus reducing the therapeutic burden in this at risk population.
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
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