Global prevalence of antidepressant utilization in the community: A protocol for a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Antidepressant drugs are the most frequently prescribed medication for mental disorders. They are also used off-label and for non-psychiatric indications. Prescriptions of antidepressants have increased in the last decades, but no systematic review exists on the extent of their use in the community. Methods and analysis We will conduct a systematic review to estimate the prevalence of antidepressant use in the community. We will search for studies published from 2010 in the Embase and MEDLINE databases. Study selection (by title/abstract and full-text screening) and data extraction for included studies will be independently conducted by pairs of reviewers. We will then synthesize the data on the prevalence of antidepressant use in individuals living in the community. If possible, we will perform a meta-analysis to generate prevalence-pooled estimates. If the data allows it, we will conduct subgroup analyses by antidepressant class, age, sex, country or other sociodemographics. We will evaluate the risk of bias for each included study through a quality assessment using the Joanna Briggs Institute Critical Appraisal tool: Checklist for Studies Reporting Prevalence Data. DistillerSR software will be used for the management of this review. Ethics and dissemination Ethical approval is not required for this review as it will not involve human or animal subjects. The findings of our systematic review will be disseminated through publications in peer-reviewed journals, the Qualaxia Network ( https://qualaxia.org ), presentations to international conferences on mental health and pharmacoepidemiology, as well as general public events. PROSPERO registration details CRD42021247423
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 | 0,107 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,010 |
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 ».