Temporal trends in antidepressant prescribing to children in UK primary care, 2000–2015
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of antidepressant prescribing in children and adolescents increased steadily in the United States and parts of Europe between 2005 and 2012 despite regulatory safety warnings. Little is known about the characteristics of those being prescribed antidepressants for the first time. METHODS: A longitudinal study of antidepressant prescribing in 3-17 year olds was carried out using data from the UK Clinical Practice Research Datalink (CPRD) between 2000 and 2015. Changes in the incidence of first ever antidepressant prescriptions and the characteristics of those being prescribed them was examined. RESULTS: Incidence of first ever prescriptions nearly doubled between 2006 and 2015 rising from 1.60 (95%CI: 1.51, 1.69) to 3.12 (3.00, 3.25) per 1000 person years. Only 21% of the 1721 patients with incident prescriptions in 2015 could be linked to a depression diagnosis, with an additional 22% of prescriptions linked to alternative indications. The incidence of prescriptions linked to a depression diagnosis increased between 2012 and 2015, with an adjusted incidence rate ratio of 1.46 (1.26, 1.70). Antidepressant prescribing for depression and other indications has been increasing most rapidly in 15 to 17 year old females. LIMITATIONS: Diagnoses are not directly linked to prescriptions in CPRD, so linkage must be inferred by temporal proximity. CONCLUSIONS: Antidepressant prescribing in children increased between 2006 and 2015. This is, at least in part, due to a rise in alternative uses of antidepressants, including the treatment of anxiety, chronic pain and migraines.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».