Concurrent Use of Benzodiazepines and Antidepressants and the Risk of Motor Vehicle Accident in Older Drivers: A Nested Case–Control Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Aging of the population results in an increase in senior drivers. Elderly are frequently treated with benzodiazepines and antidepressants. The objective of this study was to determine whether the concurrent use of benzodiazepines and antidepressants is associated with motor vehicle accidents (MVAs) in the elderly. METHODS: This was a nested case-control study within a cohort of drivers aged 67-84 years between 1990 and 2000, identified from the Société de l'Assurance Automobile du Québec and the Régie de l'Assurance Maladie du Québec databases. First cases of MVAs during follow-up were matched with up to ten controls from the cohort. Odds ratios (ORs) for the association between MVA and the use of benzodiazepines and antidepressants were estimated using conditional logistic regression. RESULTS: The cohort included 373,818 drivers, with 74,503 MVA cases matched with 744,663 controls. The risk of MVA was higher in current users of long-acting benzodiazepines [OR 1.23; 95% confidence interval (CI) 1.16-1.29] than in current users of short-acting benzodiazepines (OR 1.05; 95% CI 1.02-1.08). The risk of MVA was increased in current users of selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs; OR 1.13; 95% CI 1.04-1.22), while it was not in current users of tricyclic antidepressants (TCAs; OR 1.04; 95% CI 0.96-1.14). The highest ORs of MVA were observed in long-acting benzodiazepines users concurrently using SSRIs (OR 1.37; 95% CI 1.07-1.77, P value for interaction = 0.964) or TCAs (OR 1.54; 95% CI 1.21-1.95, P value for interaction = 0.077). CONCLUSION: Use of long-acting benzodiazepines is associated with an increased risk of MVA in the elderly, particularly in those concurrently using SSRIs or TCAs.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».