Consumption of psychotropic medication in the elderly: a re‐evaluation of its effect on cognitive performance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There have been few general population studies of the effects of psychotropic treatment on cognitive functioning in the elderly. Current evidence based on studies with numerous procedural shortenings supports the notion of the detrimental effect. OBJECTIVES: To examine changes in a wide range of specific cognitive abilities across time in a general population sample in order to establish a relationship between psychotropic drug use and cognitive performance, and to estimate to what extent such cognitive changes may be attributable to psychotropic use or other factors, notably age and co-morbidity. METHOD: We analysed the data from the Eugeria longitudinal study of cerebral ageing. Three hundred and seventy two subjects (263 female and 109 male) were visited at their place of residence and given a computerized cognitive examination. Depressive symptomatology and depressive episodes were defined according to ICD-9 criterias and medication use were established. Four categories of psychotropic consumers was differentiated. Using a logistic regression model, comparisons were made between consumers and non-consumers. RESULTS: A significant positive effect in chronic consumers was found on tests of secondary memory (delayed verbal recall: Odds Ratio (OR)=1.22; 95% Confidence Intervals (CI) [1.04-1.43]; p=0.013) and this effect is principally attributable to antidepressants with significant effects being shown for both verbal (OR=1.59; 95%CI [1.18-2.14]; p=0.002) and visual recall (OR=1.51; 95%CI [1.05-2.16]; p=0.025). No effect is found for benzodiazepines. CONCLUSIONS: Contrary to the common belief that psychotropic drug use has a detrimental effect on cognitive function of elderly people, even long term use is seen to be benign. We attest to the positive effects of antidepressant therapy on secondary memory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».