Frequency of Antidepressant Use in Relation to Recent and Past Major Depressive Episodes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There has been a trend toward increasing antidepressant (AD) use in recent decades. We used data from the National Population Health Survey (NPHS) to determine whether this trend is continuing and to provide updated estimates of the frequency of use. METHODS: The NPHS is a longitudinal general health survey that began collecting data in 1994. The NPHS evaluates past-year major depressive episodes (MDEs) using a brief diagnostic instrument. At each biannual interview (from 1994 to 2006) current medication use is recorded. We estimated the frequency with which ADs were taken by respondents (aged 12 years and older) with and without past-year MDEs. These frequencies were cross-tabulated by sex, year of interview, and the reported duration of symptoms. RESULTS: ADs are taken by about 5.4% of the household population at any point in time. Most respondents taking ADs did not report past-year MDEs but 63.9% of respondents taking ADs in the absence of past-year episodes reported previous episodes or being diagnosed by a health professional with depression. This pattern is consistent with long-term treatment for relapse prevention. The overall frequency of use of ADs is increasing only in respondents without past-year episodes. CONCLUSIONS: AD use among community residents with past-year MDEs is no longer increasing. The continued increase in the overall frequency of use may point toward broadening indications for AD treatment and may indicate that people are taking these medications for longer periods of time.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».