Prevalence of Psychotropic Use in a South Australian Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence of psychotropic medication use in a South Australian population. METHODS: Face-to-face interviews with a random and representative sample of the South Australian population (at least 15 years of age) living in metropolitan and rural areas between March and June 2004. RESULTS: From 4700 households selected, 3015 participants were interviewed (65.9% response rate). Of the respondents, 10.6% were taking psychotropic medications; psychotropic drug use was higher in females (14.4%) than in males (6.8%), and increased with age. Antidepressants were the most common category of psychotropics reported by respondents (6.8%), followed by anxiolytics (1.8%), hypnotics and sedatives (1.5%) and antipsychotics (0.6%). The majority (64.8%) of those respondents who were taking a tricyclic antidepressant were on a dose of 50 mg or less. Only 0.07% of respondents were taking lithium. CONCLUSIONS: The use of psychotropic medications was higher than recently reported studies conducted in the UK, the USA, Europe and Canada. More detailed enquiry about the indication for such use appears desirable in order to ascertain whether higher use in this Australian population is clinically appropriate.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».