A Population-Based Study of Antipsychotic Prescription Trends in Children and Adolescents in British Columbia, from 1996 to 2011
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To establish prevalence rates of antipsychotic (AP) prescriptions for children 18 years of age or younger in British Columbia (BC) from 1996 to 2011 by age, sex, AP type, and primary diagnosis; and to identify the predominant AP prescribers for children by specialty training. METHODS: BC Ministry of Health administrative data were used to describe AP prescriptions for youth aged 18 years or younger. Comparisons were made using population prevalence based on sex; age group; AP; International Classification of Diseases, Ninth Revision, diagnosis; and prescriber specialty. RESULTS: From 1996 to 2011, overall AP (both first and second generation) prescription prevalence rate increased 3.8-fold (1.66 to 6.37 per 1000 population); second-generation AP (SGA) prescriptions increased 18.1-fold (0.33 to 5.98 per 1000 population). The highest increase in all AP prescriptions occurred in males aged 13 to 18 years (3.3 to 14.4 per 1000 population; 4.4-fold), followed by similar increases in males aged 6 to 12 years (2.3 to 8.6 per 1000 population; 3.7-fold) and in females aged 13 to 18 years (2.8 to 10.7 per 1000 population; 3.8-fold). Overall, the 3 most common diagnoses associated with all AP prescriptions were depressive disorders (12.8%), hyperkinetic syndrome of childhood (11.7%), and neurotic disorders (11.1%); however, variation was observed by prescriber specialty training. Among all new AP prescriptions in 2010/11, 38.6%, 34.3%, and 15.6% were provided by psychiatrists, family physicians, and pediatricians, respectively. CONCLUSIONS: There has been an exponential rise in SGA prescriptions in BC secondary to extensive off-label use, not only by psychiatrists but also by family physicians and pediatricians. Knowledge translation initiatives promoting evidence-based prescribing and monitoring practices related to SGA treatment need to target all 3 prescriber groups and be tailored for age subgroups.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».