Antidepressant use among survivors of childhood, adolescent and young adult cancer: A report of the childhood, adolescent and young adult cancer survivor (CAYACS) research program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although survivors of childhood, adolescent, and young adult (AYA) cancer are at risk for late psychological sequelae, it is unclear if they are more likely to be prescription antidepressant users than their peers. PROCEDURE: All 5-year survivors of childhood or AYA cancer diagnosed before age 25 years in British Columbia from 1970 to 1995 were identified. Those with complete follow-up in the provincial health insurance registry from 2001 to 2004 were included (n = 2,389). A birth-cohort and gender-matched set of population controls 10 times the size of the survivor group was randomly selected (n = 23,890). All prescriptions filled between 2001 and 2004 were identified through linkage to the provincial prescription drug administrative database. Logistic regression analyses determined the impact of cancer survivorship on the likelihood of ever filling an antidepressant prescription. RESULTS: After adjusting for sociodemographic factors, survivors of childhood and AYA cancer were more likely to have filled an antidepressant prescription compared to controls (OR 1.21, 95% CI 1.09-1.35). Cancer survivors had an increased likelihood of using all categories of antidepressants, and of using drugs from two or more antidepressant categories, compared to peers (OR 1.31, 95% CI 1.11-1.55 [≥2 antidepressant categories]). Treatment was not a significant predictor of antidepressant use. Female survivors, those in young adulthood and those more than 20 years post-treatment had increased antidepressant use. CONCLUSIONS: Survivors of childhood and AYA cancer are more likely to fill antidepressant prescriptions compared to peer controls. This may indirectly reflect an increased underlying prevalence of mental health conditions among survivors.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».