Reporting on the prevalence of drug and alternative health product use for mental health reasons: results from a national population survey.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Concomitant use of alternative health products with commonly prescribed medications has been associated with elevated risks of adverse effects. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the prevalence and determinants of the use of alternative health products and psychotropic drugs in the same year for mental health reasons and to examine this for specific psychiatric and physical conditions. METHODS: This study used data from the Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being cycle 1.2 carried out by Statistics Canada in 2002 on 36,984 Canadians. Multivariate analyses were carried out to identify determinants of health product use. RESULTS: Overall, 13% of Canadians reported the use of alternative health products. Among respondents with a psychiatric diagnosis, heart disease, high blood pressure and diabetes the rate was 20.0%, 12.0%, 12.6% and 9.4% respectively. Use of alternative health products and psychotropic drugs within the same year was reported by 21.3%. Determinants of alternative health product use included older age, female sex, higher education, and mental disorder, the use of cardiovascular drugs, consulting a health care provider for mental health reasons and reporting an unmet mental health need. People with diabetes were less likely to be users. CONCLUSIONS: Concomitant use of alternative health products and psychotropic drugs for mental health reasons are prevalent. This increases the risk for potential drug-herb interactions. Health professionals need to be aware of patient alternative health product use, especially in the presence of co-morbid mental and physical conditions. Public health campaigns aimed towards increasing awareness and education may incite discussions between health professionals and patients on the risks and benefits of these products.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».