Patterns of pharmacotherapies used to treat alcohol use disorders: A population-based administrative data study
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionAlcohol use disorders (AUDs) – mental and/or physical health diagnoses due to harmful alcohol consumption – are associated with compromised quality of life for the individual. Over the past two decades, pharmacotherapies have been developed to treat alcohol addiction and may help mitigate the harmful outcomes linked with excessive alcohol. Objectives and ApproachThe objectives were to examine the pharmacotherapy dispensation patterns among individuals with an AUD and their mental health comorbidities. We used ICD codes from medical claims and hospital discharge data to identify anyone with a physical / mental health diagnosis due to harmful alcohol consumption – AUD, April 1, 1996-March 31, 2015. We identified mental health comorbidities using administrative health records. Drug dispensation data were used to identify all first-time prescriptions for acamprosate, naltrexone, or disulfiram occurring after an initial AUD diagnosis. Generalized linear models tested for predictors of receiving a prescription and to identify differences in mental health comorbidities. ResultsWe identified 53,556 treatment niave individuals with an AUD who were eligible to receive one of these three prescriptions. 493 of these received a prescription for acamprosate, naltrexone, or disulfiram. The majority of prescriptions came from general practitioners from urban centers. Those with a prescription were significantly more likely to have a comorbid mood or anxiety diagnosis. Those with a prescription were more likely to have a physician visit for a mental health issue a year to two years before diagnosis compared with those who did not have a prescription; and, they were more likely to be dispensed a selective serotonin, a sedative, and an anti-anxiety medication prior to receiving an AUD diagnosis. Conclusion/ImplicationsDrug therapies to aid in the recovery from AUD are being underutilized. Diagnosis of and treatment for mental health disorders is more common among those dispensed these medications. Programs that study clinicians’ use of AUD-targeted drug therapies should be considered, while psychiatric services in addiction care require significant improvement.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».