Antidepressant therapy in cancer patients: initiation and factors associated with treatment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We assessed the impact of a cancer diagnosis and its timing on antidepressant initiation. We also examined patterns of, and factors associated with, new antidepressant treatment in cancer patients. METHODS: We followed 61 067 antidepressant-naive Australian Government Department of Veterans' Affairs clients. We used multivariable Cox proportional hazards models with time-varying covariates to compare antidepressant initiation in clients with and without cancer and to assess how initiation varies with time from diagnosis, adjusting for sociodemographic characteristics, health service use and co-morbidities. RESULTS: 17.2% (995/5795) of cancer patients initiated antidepressants and, on average, was more likely to initiate treatment than non-cancer controls with similar characteristics (initiation rate 9/100 person-years, 95% confidence interval: 8.5-9.6 vs 6.6/100 person-years, 95% confidence interval: 6.5-6.7). The peak initiation period was 12 weeks before and 16 weeks after diagnosis; cancer patients were 42% more likely to commence therapy than non-cancer patients (adjusted hazard ratio = 1.4, 1.2 to 1.7). Cancer patients with co-morbid disease, dispensed opioids, corticosteroids or anxiolytics and to whom death was approaching were more likely to initiate treatment. Median duration of antidepressant therapy was 16 weeks. CONCLUSION: New antidepressant treatment is more common in cancer populations than in cancer-free populations. Treatment was most commonly initiated around diagnosis time, a period when cancer drug treatments also commence. The timing of peak antidepressant uptake suggests treatment may be for short-term adjustment reactions, better managed without drugs. Durations of treatment are shorter than recommended for depression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».