Initial Antidepressant Choice by Non-Psychiatrists: Learning from Large-scale Electronic Health Records
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Pharmacological treatment of depression mostly occurs in non-psychiatric settings, but factors that determine the initial choice of antidepressant treatment in these settings are not well-understood. This study models how non-psychiatrists choose among four antidepressant classes at first prescription (selective serotonin reuptake inhibitors [SSRI], bupropion, mirtazapine, or serotonin-norepinephrine reuptake inhibitors [SNRI]), by analyzing electronic health record (EHR) data. Methods EHR data were from the Mass General Brigham Healthcare System (Boston, Massachusetts, USA) for the period from 1990 to 2018. From a literature search and expert consultation, we selected 64 variables that may be associated with antidepressant choice. Patients who participated in the study were aged 18 to 65 at the time of first antidepressant prescription with a co-occurring International Classification of Diseases (ICD) code for a depressive disorder. Multinomial logistic regression with main effect terms for all 64 variables was used to model the choice of antidepressant. Using SSRI as the reference class, odds ratios, 95% confidence intervals (CI), and likelihood ratio-based p-values for each variable were reported. We used a false discovery rate (FDR) with the Benjamini–Hochberg procedure to correct for multiple comparisons. Findings A total of 47,107 patients were included after application of inclusion/exclusion criteria. We observed significant associations for 36 of 64 variables after multiple comparison corrections. Many of these associations suggested that antidepressants’ known pharmacological properties/actions guided choice. For example, there was a decreased likelihood of bupropion prescription among patients with epilepsy (adjusted OR 0.41, 95% CI: 0.33–0.51, p < 0.001), an increased likelihood of mirtazapine prescription among patients with insomnia (adjusted OR 1.58, 95% CI: 1.39–1.80, p < 0.001), and an increased likelihood of SNRI prescription among patients with pain (adjusted OR 1.22, 95% CI: 1.11–1.34, p = 0.001). Interpretation Non-psychiatrists’ selection of antidepressant class appears to be guided by clinically relevant pharmacological properties, indications, and contraindications, suggesting that broadly speaking they choose antidepressants based on meaningful differences among medication classes.
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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 | 0,010 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».