Estimating the Economic Costs of Antidepressant Discontinuation during Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Depression is a major public health concern that results in a wide range of economic costs to people, their families, and the health care system. Our study sought to determine the direct medical costs incurred by the Ontario government owing to cessation of antidepressant therapy during pregnancy. METHODS: We conducted an economic evaluation by making assumptions based on data obtained from Statistics Canada, federal and provincial government reports, and relevant depression literature. The analysis included the number of pregnant women with depression residing in Ontario and, subsequently, the number of those women who experienced depressive relapse during pregnancy owing to discontinuation of antidepressant medication. The cost of physician services, hospitalizations, and the birth of preterm and low birth weight infants (2 adverse outcomes associated with untreated depression during pregnancy) were also taken into consideration. RESULTS: An estimated 2953 pregnant women with depression in Ontario annually discontinue antidepressant therapy and subsequently have a depressive relapse. An estimated $20 546 982 is spent annually in Ontario on untreated maternal depression in pregnancy; this is the total after subtracting the cost of risks associated with treated depression during pregnancy ($3 144 053). CONCLUSIONS: Safe treatment options for the management of depression during pregnancy should be actively explored as treated depression translates into cost savings for the Ontario government and society as a whole. Beyond this cost, depression interferes with the quality of childrearing, maternal responsiveness to infants, and other determinants essential for optimal child development.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».