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Enregistrement W2512908347 · doi:10.9778/cmajo.20160052

Using Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network data to examine depression in patients with a diagnosis of Parkinson disease: a retrospective cohort study

2016· article· en· W2512908347 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kimberly Rose Pineda Singian, Morgan Price, Vicky Bungay, Sabrina T. Wong

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensGF Strong Rehabilitation Centre
Organismes subventionnairesSchool of Nursing, University of British ColumbiaUniversity of British Columbia
Mots-clésDepression (economics)MedicineMedical prescriptionComorbidityRetrospective cohort studyAntidepressantParkinson's diseaseMedical recordDiseaseCohortPsychiatryCohort studyPediatricsInternal medicineAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Parkinson disease is a complex neurodegenerative disorder, and a comorbidity of depression is common. We aimed to describe demographic and health characteristics of patients with Parkinson disease and examine sex differences in antidepressant prescriptions for those with comorbid depression using electronic medical records. METHODS: We analyzed Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network data for patients 18 years and older with a diagnosis of Parkinson disease who had at least 1 primary care encounter between Sep. 30, 2012, and Sep. 30, 2014. We used regression modelling to determine sex differences in antidepressant prescriptions. An advisory group of clinicians helped determine the common list of medications and interpreted the results. RESULTS: We identified a total of 1815 patients (54.9% male) with Parkinson disease during the study period. The mean age of patients was 74.6 years. Most (82.0%) lived in urban areas. Patients had a mean number of 15.5 primary care encouters over the 2-year study period. Almost 40% of patients had a concurrent diagnosis of depression. More than half of the patients had received a depression diagnosis within 1 year of their Parkinson diagnosis. Eight out of every 10 patients had a prescription for at least 1 medication for depression, the most frequently prescribed being selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs). No sex differences were found in the number or type of medications. INTERPRETATION: Our findings support Canadian Parkinson Guidelines for Routine Screening of Comorbid Depression, but more evidence and decision-support tools are needed to examine the efficacy of antidepressants and assist clinicians in evaluating the frequent SSRI prescriptions in this population.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,258 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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