The Utilization of Antidepressants and Benzodiazepines among People with Major Depression in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although clinical guidelines recommend monotherapy with antidepressants (ADs) for major depression, polypharmacy with benzodiazepines (BDZs) remains an issue. Risks associated with such treatments include tolerance and dependence, among others. We assessed the prevalence and determinants of AD and BDZ utilization among Canadians who experienced a major depressive episode (MDE) in the previous 12 months, and determined the association of seeing a psychiatrist on the utilization of ADs and BDZs. METHOD: Data were drawn from the 2002 Canadian Community Health Survey: Health and Well-Being, a nationally representative sample of Canadians aged 15 years and older. Descriptive statistics quantified utilization, while logistic regression identified factors associated with utilization, such as sociodemographic characteristics or type of physician seen. Sampling weights and bootstrap variance estimations were used for all analysis. RESULTS: The overall prevalence of AD and BDZ utilization was 49.3% of respondents who experienced an MDE in the past 12 months and reported AD use. Key determinants of utilization were younger age and unemployment in the past week (OR 2.6; P < 0.001). Being seen by a psychiatrist increased utilization (OR 2.5; P < 0.001), possibly because psychiatrists were seeing patients with severe depression. CONCLUSION: A large proportion of people with past-year MDEs utilized ADs and BDZs. It is unclear how much of this is appropriate given that evidence-based clinical guidelines recommend monotherapy with ADs in the treatment of major depression.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».