Increased incident rates of antidepressant use during the COVID-19 pandemic: interrupted time-series analysis of a nationally representative sample
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The COVID-19 pandemic has been associated with increased levels of depression and anxiety with implications for the use of antidepressant medications. Methods The incident rate of antidepressant fills before and during the COVID-19 pandemic were compared using interrupted time-series analysis followed by comprehensive sensitivity analyses on data derived from electronic medical records from a large health management organization providing nationwide services to 14% of the Israeli population. The dataset covered the period from 1 January 2013 to 1 February 2021, with 1 March 2020 onwards defined as the period of the COVID-19 pandemic. Forecasting analysis was implemented to test the effect of the vaccine roll-out and easing of social restrictions on antidepressant use. Results The sample consisted of 852 233 persons with a total antidepressant incident fill count of 139 535.4 (total cumulative rate per 100 000 = 16 372.91, 95% CI 16 287.19–16 459.01). We calculated the proportion of antidepressant prescription fills for the COVID-19 period, and the counterfactual proportion for the same period, assuming COVID-19 had not occurred. The difference in these proportions was significant [Cohen's h = 10 −3 (0.16), 95% CI 10 −3 ( − 0.71 to 1.03)]. The pandemic was associated with a significant increase in the slope of the incident rate of antidepressant fills (slope change = 0.01, 95% CI 0.00–0.03; p = 0.04) and a monthly increase of 2% compared to the counterfactual (the estimated rate assuming no pandemic occurred). The increased rate was more pronounced in women, and was not modified by lockdown on/off periods, socioeconomic or SARS-CoV-2 status. The rate of observed antidepressant fills was similar to that forecasted under the assumption of ongoing COVID-19 distress. Conclusion These findings underscore the toll of the pandemic on mental health and inform mental health policy and service delivery during and after implementing COVID-19 attenuation strategies.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,016 | 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 ».