Long term treatment of depression with selective serotonin reuptake inhibitors and newer antidepressants
Notice bibliographique
Résumé
#### Summary points The introduction of fluoxetine in 1987 marked the arrival of the selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) for the treatment for depression. In the United States antidepressant prescriptions accounted for 2.6% of primary care visits in 1989, rising to 7.1% in 2000.1 This pattern was reflected across Europe, where SSRIs are now the most commonly prescribed antidepressants. Newer antidepressants, such as the serotonin norepinephrine reuptake inhibitors, including venlafaxine and duloxetine, also contributed to the remarkable increase in antidepressant prescribing.2 Several reasons were put forward for this trend: improved tolerability; reduced lethality in overdose; the aggressive marketing of newly patented drugs; the wider range of available antidepressants; and ease of prescription. An analysis of the UK general practice research database showed that prescriptions almost doubled from 1993 to 2005.3 However, the increase in antidepressant prescribing was not accounted for by new diagnoses but rather a rise in the number of prescriptions given for long term treatment: although the proportion of patients receiving short term treatment declined, the proportion of patients receiving continuing prescriptions for over five years increased. Another primary care study found that …
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».