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Enregistrement W2305876384 · doi:10.1177/070674371506001207

A Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network Study Evaluating Antidepressant Prescribing in Canada from 2006 to 2012

2015· article· en· W2305876384 sur OpenAlexaffvenueabout
Rachael Morkem, David Barber, Tyler Williamson, Scott B. Patten

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversity of CalgaryHotchkiss Brain InstituteQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careMedicineAntidepressantPsychiatryFamily medicineAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the prescribing patterns of antidepressants (ADs) by primary care providers to youth, adults, and seniors, from 2006 to 2012, using data from electronic medical records (EMRs). METHOD: This was a retrospective cross-sectional database study that used primary care data from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN). Data on more than 600 000 Canadian primary care patients were used to determine the prevalence and incidence of AD prescribing to patients 15 years and older who had an encounter in the years of study (from 2006 to 2012). Each study year was evaluated independently. RESULTS: The study population consisted of 86 927 patients in 2006 (mean age 48.1 years [SD 18.7], 38% male) and grew to 273 529 (mean age 49.6 years [SD 19.3], 40% male) in 2012. The prevalence of AD prescribing increased from 9.20% in 2006 to 12.80% in 2012 (P < 0.001). While the incidence rate of AD prescribing dropped from 3.54% in 2006 to 2.72% in 2008 (P < 0.001) the rate started to significantly rise again, reaching an incidence of 3.07% by 2012 (P < 0.001). CONCLUSIONS: The prevalence of AD prescribing by primary care providers in Canada continued to rise from 2006 to 2012. Conversely, incidence has remained stable or declined during the 6-year study period. While many complex factors likely contribute to the observed prevalence and incidence rates, our findings suggest that the guidelines indicating the efficacy of long-term AD therapy for patients with highly recurrent or severe depression are being followed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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