Notice bibliographique
Résumé
Recommendations for benzodiazepine (BZD) use suggest durations of no more than a few weeks, but studies report use for months, years, or even decades. This article examines the who (who are long-term users), why (why do they use BZD), what (what are patterns of long-term use) and how (how do they compare to all BZD users). The study population is from the National Population Health Survey in Canada which interviewed respondents four times at two-year intervals, asking about specific drugs use as well as demographic, lifestyle and health-related questions. Long-term BZD use was defined as BZD use for two successive cycles. Four percent of the Canadian population used BZD at any one time, half of whom also reported use in the previous cycle. Benzodiazepine users were more likely to be female, elderly, smokers, to prefer speaking a language other than English, to have insurance coverage for medication, and to have completed high school education. Almost none of these determinants predicted long-term use. Persons reporting BZD use in 2000 had an odds ratio (OR) of 38.6 for also using BZD in 1998, were more likely to use antidepressants (OR=8.5) and suffer from conditions such as poor health, stress, and pain. Most of these determinants had no association with long-term use or if they did at a considerably lower OR. Of the 395 BZD users in 2000, almost 48.4% also used BZD in the previous cycle and 17% in all three previous cycles. Benzodiazepine use in any previous cycle made BZD use in 2000 more likely, with use determined by how recent and the frequency of reported use, culminating in a very high OR of 83.3 for use in all three previous cycles. Continued use for any of the individual BZD tended to be largely for the same BZD. We conclude that: (1) the overriding determinant for BZD use was that of previous use; and (2) long-term use was not determined by the same factors as overall use, which is significant in developing approaches to dealing with long-term BZD use.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».