Typology of sleep medication users and associated mental health and substance use from a Montreal epidemiological study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sleep medication is often reported as one of the most highly used psychotropic drugs in terms of past-year prevalence. Since their use often varies according to the characteristics of individuals, it is important to better understand these particular utilization patterns. OBJECTIVES: The study aims to develop a typology of sleep medication users' characteristics, including their associated mental health and substance use. METHODS: Residents from the epidemiological area of south-west Montreal, Quebec aged 15 years and older responded to a questionnaire in 2009 and 2011. Among the 1822 people who participated at both T1 and T2, 306 (17%) reported use of medication to help them sleep. These participants were selected for cluster analysis based on five variables related to mental health. The identified clusters were then tested for association with sociodemographic, psychosocial, and service use characteristics. RESULTS: A three-cluster solution emerged: 1) older individuals without mental health problems, drug use or psychotropic medication use; 2) individuals with elevated psychological distress, drug use and low social support, and 3) individuals with mood and anxiety disorders, using services for mental health and taking two or more psychotropic medications. CONCLUSIONS: The results establish the significance of problems related to mental health in differentiating sleep medication users. Consideration of these differences may improve the ability of health professionals to provide services that are better suited for patients, including interventions that increase the ability to cope with stress (cluster 2) and more integrated services for those with concurrent disorders (cluster 3).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».