Social differences associated with the use of psychotropic drugs among men and women aged 65 to 74 years living in the community: the international mobility in aging study (IMIAS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Elderly persons make greater use of psychotropic drugs, but there are few international studies on social differences in the use of these medications. The aim of this study is to examine social differences in the use of psychotropic drugs among persons aged 65-74 years in the International Mobility in Aging Study (IMIAS). METHODS: The sample consisted of 1,995 participants in the IMIAS 2012 baseline study in Saint-Hyacinthe (Canada), Kingston (Canada), Tirana (Albania), Manizales (Colombia), and Natal (Brazil). During home visits, all medication taken by the participants in the previous 15 days was recorded. We then used the Anatomical Therapeutic Chemical classification system to code psychotropic drugs as anxiolytics, sedatives, hypnotics (ASH); antidepressants (ADP); or analgesics, antiepileptics, or antiparkinsonians (AEP). Prevalence ratios for psychotropic drug use according to sex, education, income, and occupation were estimated by fitting a Poisson regression and controlling for demographic and health covariates. RESULTS: Psychotropic drug use was higher among Canadian participants than among those living outside Canada. Prevalence of AEP drug use was higher for women than men in the Canadian and Latin American sites. In Tirana, antidepressant drugs were rarely used. Socioeconomic differences varied among sites. In the Canadian cities, low socioeconomic standing was associated with higher frequency of psychotropic drug use. In the Latin American cities, elderly people with high education and income levels showed a higher level of antidepressant drug use, while people with manual occupations had a higher use of AEP drugs. In Tirana, ASH drug use was higher among those with low income. CONCLUSION: An inverse association was observed between socioeconomic standing and psychotropic drug use in Canada, while the opposite was true in Latin America. Albania was notable for an absence of antidepressant use and greater use of ASH drugs among low-income groups.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».