Psychiatric outcomes 10 years after treatment with antidepressants or anxiolytics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antidepressants and anxiolytics have demonstrated short-term efficacy; however, little is known about the long-term effectiveness of these drugs. AIMS: To investigate long-term psychiatric outcomes following antidepressant and/or anxiolytic use during an episode of mental disorder in mid-life. METHOD: Members of the 1946 British birth cohort were assessed for symptoms of depression and anxiety at age 43. Among 157 with mental disorder, those using antidepressants and/or anxiolytics were compared with those not using medications on psychiatric outcomes at age 53. RESULTS: Use of antidepressants or anxiolytics was associated with a lower prevalence of mental disorder at age 53 (odds ratio (OR)=0.3, 95% CI 0.1-1.0) after adjustment for eight variables in a propensity-for-treatment analysis. Only 24% of those being treated with medications at age 43 were still using them at 53. CONCLUSIONS: Use of antidepressants or anxiolytics during an episode of mental disorder may have long-term beneficial effects on mental health. This may be because of a demonstrated willingness to seek help rather than long-term maintenance therapy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».