Risk of injurious road traffic crash after prescription of antidepressants
Notice bibliographique
Résumé
Background Antidepressants are commonly used worldwide. Experimental studies have suggested that antidepressants may impair driving abilities. Aims/Objectives/Purpose The study aims to estimate the risk of road traffic crash associated with prescription of antidepressants. Methods Data from three French national databases were extracted and matched: the national health care insurance database, police reports, and the national police database of injurious crashes. A case-control analysis comparing 34 896 responsible versus 37 789 non-responsible drivers was conducted. Case-crossover analysis was performed to investigate the acute effect of medicine exposure. Results/Outcomes 72 685 drivers identified by their national healthcare number, involved in an injurious crash in France over the July 2005 to May 2008 period, were included. 2936 drivers (4.0%) were exposed to at least one antidepressant on the day of the crash. The results showed a significant association between the risk of being responsible for a crash and prescription of antidepressants (OR=1.34 (1.22 to 1.47)). The case-crossover analysis showed no association with treatment prescription but the risk of road traffic crash increased after an initiation of an antidepressant treatment (OR=1.49 (1.24 to 1.79)) and after a change in antidepressant treatment (OR=1.32 (1.09 to 1.60)). Significance/Contribution to the Field Patients and prescribers should be warned about the risk of crash during periods of antidepressant medication and particularly high vulnerability periods such as those when a treatment is initiated or modified.
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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».