Antidepressants and risk of suicide or self-harm in Canadian youth: A study involving common data models in Quebec and British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The use of antidepressants (AD) in children and adolescents has become controversial due to a possible increased risk of suicide, revised evidence about effectiveness, and growing usage. Several studies have been conducted through healthcare databases, mainly restricted to hospitalized cases. Objective To evaluate the rate of self-harm among children (10–14 years) and adolescents (15–19 years) who use AD and to compare rates between classes of AD, using a common data model. Methods A retrospective cohort study was conducted in children and adolescents, age 10–19, members of the Quebec (QC) public drug plan or residents of British Columbia (BC), and who received a new AD treatment in 1997–2008 (QC) and 1997–2006 (BC). Self-harm (fatal or non-fatal) was the main outcome. Data sources consisted of prescription, medical services, and hospitalization databases. AD were categorized into: fluoxetine (only AD approved for paediatric use for depression in Canada), non-fluoxetine SSRIs, TCAs, and others. Multivariate logistic regression analyses were conducted using high dimensional propensity scores. Results Were included 51,868 and 28,200 AD users from BC and QC, respectively: 70% were females, and 60% had received a diagnosis of depression. Risk of hospitalization for self-harm was 38.15 and 19.23/1000 person-years in BC and QC, respectively. Rates were higher among adolescents (BC: 47.52; QC: 21.36) than children (BC: 17.00, QC: 12.99). For both hospitalized and non-hospitalized cases, while there was no statistically significant difference in risk associated with fluoxetine relative to non-fluoxetine SSRIs, TCAs were associated with a lower risk in BC (OR = 0.47; 95% CI: 0.31–0.72) and Quebec (OR = 0.41; 95% CI: 0.30–0.46). Conclusion In two independent large cohorts, there was no apparent differences in risk across ADs. Lower risk of TCAs may be due to residual confounding by indication.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».