Facteurs associés à l’exposition élevée aux médicaments psychotropes identifiés lors d’une étude épidémiologique montréalaise
Notice bibliographique
Résumé
This article examine the associations between elevated exposure to psychotropic medications, presence of a diagnosis of mental illness, and sociodemographic characteristics in the adult population. A questionnaire was administered by interview to 2433 individuals aged 15 and over in the epidemiological catchment area of South-West Montreal. The determinants of psychotropic medication consumption were analyzed using bivariate analysis and multivariate logistic regression. A significant association was observed between the consumption of sleeping medications, anxiolytics, and antidepressants and being older, female, living alone, having a low level of education and income, being unemployed during the 12 months preceding the study, and presence of a mental disorder. An elevated exposure to different psychotropic medications (three or more) was reported in 3.1% of the respondants. All things being equal, this increased with age, living alone, being unemployed over the course of the last year, and presence of a mental illness. The results suggest that it is necessary to consider social isolation and prevalence of mental illness in order to contextualize the elevated exposure to psychotropic medication. Polypharmacy may indeed pose important risks if it does not follow the logic of a coherent clinical intervention.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».