Polypharmacy in Children and Adolescents Treated for Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the rate and trajectory of change in psychiatric polypharmacy during the past decade in children and adolescents treated for major depressive disorder. METHOD: Data from the South Carolina Medicaid program covering outpatient and inpatient medical services and medication prescriptions from January 1996 through December 2005 were procured for the analysis herein. We examined pharmacotherapy patterns for 1,544 children and adolescents diagnosed with major depressive disorder using DSM-IV criteria. RESULTS: A rapid upward trajectory in the rate of psychiatric polypharmacy (i.e., > or = 2 psychotropic medications) was noted (chi(2) = 810.46; p < .0001), with the greatest velocity of change between 1997 and 2003. The likelihood of being prescribed conventional unimodal antidepressants decreased significantly between 2001 and 2005 (chi(2) = 831.06; p < .0001). Non-African Americans and males were 1.27 times more likely to be prescribed a polypharmacy regimen, as were those with additional psychiatric disorders, especially attention-deficit/hyperactivity disorder (OR = 2.58), bipolar disorder (OR = 1.87), and psychotic disorders (OR = 1.74). Individuals with a substance use disorder were less likely (OR = 0.86) to be prescribed a polypharmacy regimen. The likelihood of being prescribed psychiatric polypharmacy increased as a function of the number of additional psychiatric disorders (chi(2) = 798.22; p < .0001). CONCLUSION: Psychiatric polypharmacy is both prevalent and increasing in pediatric populations, in tandem with the greater diagnostic complexity (multiple disorders) of those treated. Simultaneously, practitioner reliance on conventional unimodal antidepressants has been decreasing, a trend that began prior to the U.S. Food and Drug Administration warnings regarding their potential for increasing the risk of suicidality.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».