Assessment of the Antidepressant Side Effects Occurrence in Patients Treated in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: It is an undeniable fact that antidepressants can cause side effects. Antidepressants generally have a similar effect but they differ in their application safety, as well as their side effects. AIM: To determine differences in the frequency and intensity of antidepressant induced side effects in patients treated in primary care. METHODS: The research was designed as a prospective, cross-sectional study, conducted on a voluntary and anonymous basis, and it included depression patients treated with antidepressant medications during 2013-2015 in Zenica-Doboj Canton using the Hamilton Depression Rating Scale and Toronto Side Effects Scale. RESULTS: The total sample included 508 subjects. As a significant problem, abdominal pain was felt by 14% of subjects, indigestion by 19% of subjects, nausea by 15% of subjects, diarrhea by 9% of subjects, and constipation by 11% of subjects. 29% of subjects suffered from sweating, 20% suffered from a sudden heat stroke, 10% suffered from swelling, and 23% of them reported suffering from dry mouth as a significant problem. The prevalence of side effects in relation to how do they affect life and daily activities of subjects is statistically significant (P <0.000). Statistically significant side effects of SSRI antidepressants correlate with the duration of our subject's treatment: perception of increased sleep (0.039) as well as decreased sleep (P = 0.009), sweating (P <0.001), sudden heat stroke (P <0.001), being without orgasm (P = 0.004), decreased libido (P <0.001), weight loss (P = 0.045). CONCLUSION: It is necessary to educate the patients about the nature and features of the depressive disorder, and to notify the patients of the expected course of recovery, as well as the need to adhere to the recommended therapy and the possible side effects of the medication.
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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 ».