The association between antidepressant therapy and glycemic control in patients with diabetes: a Canadian primary care cohort
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Les antidépresseurs (AD) sont parmi les médicaments les plus prescrits au Canada. Des études rapportent que certains AD sont associés à un mauvais contrôle de la glycémie, ce qui pose un risque pour les personnes atteintes de diabète. Les études sur l'impact des différents AD sur le métabolisme du glucose sont peu concluantes, à cause du fait que les devis de recherche dans ce domaine sont largement hétérogènes et trouvent des résultats contradictoires ou non-significatifs. Les objectifs de cette recherche sont : de décrire la prescription d'ADs pour les personnes atteintes de diabète au Canada, et de mesurer l'impact des AD les plus fréquemment prescrits sur l'hémoglobine glyquée (HbA1c). Méthodes : Une étude de cohorte rétrospective de dossiers médicaux électroniques de première ligne provenant du Réseau canadien de surveillance sentinelle en soins primaires des pratiques (RCSSSP) a été menée. La base de données du RCSSSP utilisée dans ce projet a été constituée à partir des dossiers médicaux électroniques extraites en septembre 2014 de 115 pratiques de première ligne à travers le Canada. Des statistiques descriptives ont été utilisées pour décrire la prescription d'ADs chez les personnes atteintes de diabète. Un modèle linéaire généralisé mixte a été calculé pour estimer l'impact des cinq ADs les plus fréquemment prescrits sur l'HbA1c. Résultats : En 2014, les ADs les plus fréquemment prescrits pour les personnes atteintes de diabète étaient, en ordre de fréquence, le Citalopram (16,6%), l'Amitriptyline (16,2%), la Venlafaxine (15,7%), le Trazodone (14,2%) et l'Escitalopram (12,4%). Les estimations de l'impact des AD sur l'HbA1c générés par le modèle sont rapportés sous forme de ratio d'HbA1c moyenne relatif à Citalopram, l'AD le plus fréquemment préscrit. Dans l'ensemble, aucune difference significative a été trouvée pour l'effet de l'Amitriptyline, la Venlafaxine, le Trazodone and l'Escitalopram sur l'HbA1c par rapport à Citalopram. Des analyses de sensibilité examinant l'impact des ADs sur l'HbA1c pour des différentes periodes d'exposition ont montré une tendance d'HbA1c moins élevée pour le Trazodone (0,95; 95% IC=0.88 à 1.04) et l'Escitalopram (0,93; IC à 95% =0,84 à 1,03) par rapport au Citalopram. Discussion : Les résultats de cette étude suggèrent que pour une utilisation prolongée, le Trazodone et l'Escitalopram sont potentiellement plus efficaces que le Citalopram chez personnes atteintes de diabète. Les recherches futures devraient chercher à confirmer ces résultats, examiner la relation dose-effet entre les AD et le changement de l'HbA1c, et contrôler pour la sévérité de la dépression et le changement de poids. Conclusion : Ceci semble être la première étude épidémiologique pancanadienne de pratiques de première ligne décrivant la prescription d'ADs chez les personnes atteintes de diabète. Ceci est aussi l'une des seules études épidémiologiques qui examinent l'impact des AD sur l'HbA1c qui utilisent les dossiers médicaux électroniques ainsi que des statistiques robustes pour l'analyse de mesures répétées qui tient compte des variations intra- et inter-sujet à travers le temps.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».