Hypnotic use in a population-based sample of over thirty-five thousand interviewed Canadians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As with most medications, benzodiazepine and similar sedative hypnotics (BDZ/SSH) can produce both beneficial and adverse effects. Pharmacoepidemiological studies have been limited in their capacity to evaluate the relationship between these medications and psychiatric diagnoses in non-clinical populations. The objective of this study was to provide a description of the pattern of use of BDZ/SSH medications in relation to both demographic and diagnostic data in a community population. METHODS: The source of data for this study was the Canadian Community Health Survey (CCHS 1.2), also known as the Canadian National Study of Mental Health and Well-being. This study was based on a nationally representative sample that included over 35 thousand subjects with a response rate of 77%. The survey interview included the latest version of the Composite International Diagnostic Interview (CIDI), which was developed for the World Health Organization's WHO Mental Health 2000 project. Current medication use was also recorded. RESULTS: As expected, BDZ/SSH use was more common in women than in men (4.2%, 95% CI 3.9 to 4.6 vs. 2.5%, 95% CI 2.2 to 2.8) and its frequency increased with age, 8.5% (95% CI 7.7 to 9.4) of those over the age of 65 compared to 2.4% (95% CI 2.2 to 2.7) of those aged 18 to 64 years. These medications were more frequently used in subjects with low levels of education (4.8%, 95% CI% 4.3 to 5.2) vs. high levels of education (2.4%, 95% CI 2.1 to 2.6) and low personal incomes (5.7%, 95% CI 5.2 to 6.3) vs. high personal incomes (2.3%, 95% CI 2.0 to 2.6). BDZ/SSH use was strongly associated with the presence of mood or anxiety disorders, but not with substance use disorders. Demographic differences persisted after statistical adjustment for diagnosis. CONCLUSION: The observation that benzodiazepine use is more frequent in women, increases with age and is higher in low income and education groups supports previous findings. These results help to confirm that these differences are not accounted for by psychiatric diagnoses.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».