Self-reported indications for antidepressant use in a population-based cohort of middle-aged and elderly
Notice bibliographique
Résumé
Background Population-based studies investigating indications for antidepressant prescribing mostly rely on diagnoses from general practitioners. However, diagnostic codes might be incomplete and drugs may be prescribed 'off-label' for indications not investigated in clinical trials. Objective We aimed to study indications for antidepressant use based on self-report. Also, we studied the presence of depressive symptoms associated with the self-reported indications. Setting Our study population of antidepressant users was selected based on interview data between 1997 and 2013 from the prospective population-based Rotterdam Study cohort (age >45 years). Method Antidepressant use, self-reported indication for use, and presence of depressive symptoms (Center for Epidemiological Studies Depression Scale) were based on interview. Self-reported indications were categorized by the researchers into officially approved, clinically-accepted and commonly mentioned off-label indications. Main outcome measures A score of 16 and higher on the Center for Epidemiological Studies Depression Scale was considered as indicator for clinically-relevant depressive symptoms. Results The majority of 914 antidepressant users reported 'depression' (52.4 %) as indication for treatment. Furthermore, anxiety, stress and sleep disorders were reported in selective serotonin reuptake inhibitor and other antidepressant users (ranging from 5.9 to 13.3 %). The indication 'pain' was commonly mentioned by tricyclic antidepressant users (19.0 %). Indications were statistically significantly associated with higher depressive symptom scores when compared to non-users (n = 10,979). Conclusions Depression was the main indication for antidepressant treatment. However, our findings suggest that antidepressants are also used for off-label indications, subthreshold disorders and complex situations, which were all associated with clinically-relevant depressive symptoms in the middle-aged and elderly population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».