Confounding by severity and indication in observational studies of antidepressant effectiveness.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It has been suggested that antidepressants worsen the course of major depressive disorder. Epidemiological data have sometimes been cited in support of this idea, but such estimates are vulnerable to confounding. The objective of this study was to assess episode incidence and recovery in relation to antidepressant use, adjusting for symptom severity. METHODS: Random digit dialing was used to select a sample of n=3304 community residents. Each respondent was then assessed with a baseline interview followed by a series of six subsequent interviews spaced two weeks apart. The brief Patient Health Questionnaire (PHQ-9) was used to detect depressive episodes during follow-up and to provide ratings of symptom severity. Grouped time proportional hazards models were used to assess confounding by producing estimates of the association between antidepressant use and major depression incidence and prognosis adjusted for baseline symptom severity. RESULTS: Antidepressant use in initially non-depressed respondents was associated with a markedly higher incidence of depression (Hazard Ratio, HR = 3.9, 95% CI 1.8 â 8.5). With adjustment for the depression severity score in the two weeks preceding the emergence of a new episode, this effect diminished markedly and was no longer statistically significant (HR = 1.2, 95% CI 0.6 â 2.7, p = 0.57). Antidepressant use was also associated with a lower rate of recovery from major depression (HR = 0.8, 95% CI 0.5 â 1.2, p = 0.27), but this effect also moved towards the null value after adjustment for baseline severity (HR = 0.9, 95% CI 0.6 â 1.5). CONCLUSIONS: Antidepressant medication use is confounded with symptom severity. Observational studies seeming to show harmful effects of antidepressants are subject to bias as a result. Key words: Antidepressive agent; longitudinal studies; epidemiology; methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».