Risk of long-term benzodiazepine and Z-drug use following the first prescription among community-dwelling adults with anxiety/mood and sleep disorders: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To measure the incidence of long-term benzodiazepine receptor agonist (BZRA) use among individuals with anxiety, mood and/or sleep disorders. To identify factors associated with long-term use following the first prescription. METHODS: This was a population-based retrospective cohort study using administrative databases in Manitoba, Canada. Individuals with anxiety/mood or sleep disorder who received their first BZRA between 1 April 2001 and 31 March 2015 were included. Long-term use was defined as ≥180 days. Logistic regression modelling was used to examine predictors of long-term use. RESULTS: Among 206 933 individuals included, long-term BZRA use in the first episode of use was 4.5% (≥180 days) following their first prescription. Factors associated with ≥180 days of use included male sex (adjusted OR (aOR) 1.33, 95% CI 1.27 to 1.39), age ≥65 (aOR 5.15, 95% CI 4.81 to 5.52), income assistance (aOR 1.68, 95% CI 1.55 to 1.81), previous non-BZRA psychotropic (aOR 1.93, 95% CI 1.83 to 2.02) or opioid use (aOR 1.16, 95% CI 1.11 to 1.22), high comorbidity (aOR 1.43, 95% CI 1.32 to 1.55), high healthcare use (aOR 1.46, 95% CI 1.33 to 1.60) and psychiatrist prescriber (aOR 2.11, 95% CI 1.93 to 2.32). CONCLUSIONS: Less than 1 in 20 patients use BZRAs ≥180 days in their first treatment episode. Several factors were associated with long-term use following the first prescription and further investigation into whether these factors need to be considered at the point of prescribing is warranted. In light of these findings, future research should examine the predictors of cumulative repeat episodes of BZRA exposure.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».