Effect of antidepressant use on admissions to hospital among elderly bipolar patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The goal of this study was to examine the association between antidepressant use and hospitalization rate for mania or bipolar depression in a large, community-based sample of elderly bipolar patients. METHOD: Population-based retrospective cohort design. Administrative healthcare databases were linked for all individuals aged 66 years or older in the Province of Ontario, Canada. Bipolar subjects who received a prescription for an antidepressant medication (n = 1,072) between 1 April 1997 and 31 March 2001 comprised the antidepressant cohort. The control group (n = 3,000) consisted of randomly selected subjects from the eligible bipolar population who did not receive a prescription for an antidepressant medication during the same surveillance period. Primary outcomes were admission to hospital for a manic/mixed or depressive episode. RESULTS: During a total of 5135 person-years of follow up, 113 admissions for a manic/mixed episode and 28 admissions for a depressive episode were identified. Model based estimates adjusted for a number of covariates revealed that, as compared with the control group, the antidepressant cohort had significantly lower likelihood of admissions for manic/mixed (adjusted rate ratio [aRR] = 0.5, 95% CI = 0.3-0.8) but not depressive episodes (aRR = 0.7, 95% CI = 0.2-2.2). CONCLUSION: Antidepressant use among elderly bipolar patients was associated with decreased rates of hospitalization for manic/mixed episodes. This finding requires confirmation with further data of antidepressant use among elderly bipolars.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».