Antidepressant Prescriptions, Including Tricyclics, Continue to Increase in Canadian Children
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Few studies have longitudinally followed trends in antidepressant prescribing for Canadian children following the Black Box warning issued in 2004. Using a national data source, we aim to describe trends in antidepressant recommendations for Canadian children ages 1–18 during 2012 to 2016. Methods: A database called the Canadian Disease and Therapeutic Index (CDTI), provided by IQVIA, was used to conduct analyses. The CDTI dataset collects a quarterly sample of pediatric antidepressant recommendations, projected using a weight procedure from a dynamic sample of 652 Canadian office-based physicians. The term “recommendations” is used because nonprescription drugs may be recommended and there is no confirmation in the database that the prescriptions were filled or medications taken. The data were collected from 2012 to 2016 and the sample population was projected by IQVIA to be representative of the entire Canadian pediatric population. Results: The total number of projected antidepressant recommendations for children increased from 2012 to 2016. Selective serotonin reuptake inhibitors were the most recommended class of antidepressants. Analysis indicated that fluoxetine was the most frequently recommended drug. Findings also suggest that recommendations for tricyclic antidepressants (TCAs) are increasing, but predominantly for reasons other than treatment of depression. Conclusions: Overall, antidepressant use in Canadian children increased over the study period. Unsurprisingly, fluoxetine was the most recommended antidepressant for Canadian children. However, the observed increase in TCA use for a pediatric population is unexpected. The data source is descriptive and lacks detailed measures supporting comprehensive explanation of the findings, therefore, further research is required.
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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 | 0,001 |
| 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 découle