Use of Benzodiazepines and Z-Drugs in Inflammatory Bowel Disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We estimated the incidence and prevalence of benzodiazepine and Z-drug (separately and jointly as BZD) use in the inflammatory bowel disease (IBD) population compared with matched controls without IBD and examined the association of mood/anxiety disorders (M/ADs) with the use of BZD from 1997 to 2017. METHODS: Using administrative data from Manitoba, Canada, we identified 5,741 persons with incident IBD who were matched in a 1:5 ratio to controls on sex, birth year, and region. Validated case definitions were used to identify M/AD. Dispensations of BZD were identified. Multivariable generalized linear models were used to assess the association between IBD, M/AD, and BZD use. RESULTS: In 2016, the incident age/sex-standardized benzodiazepine use rates per 1,000 were 28.06 (95% confidence interval [CI] 26.41-29.81) in the IBD cohort and 16.83 (95% CI 16.28-17.39) in controls (adjusted rate ratio = 1.69 [95% CI 1.56-1.79]). Benzodiazepine incidence rates were higher for women with IBD than men, but the RR between cases and controls were similar for men and women. The incident age/sex-standardized Z-drug use rate per 1,000 was 21.07 (95% CI 19.69-22.41) in the IBD cohort. This was 1.87-fold higher than in controls (95% CI 1.73-2.01). In 2017, approximately 20% of persons with IBD used benzodiazepines and 20% used Z-drugs. There was a subadditive effect of both benzodiazepine and Z-drug uses between IBD and M/AD after adjusting for covariates. DISCUSSION: The use of BZD is more common in people with IBD than in population controls. Strategies to reduce the use of BZDs in persons with IBD and to offer alternative management strategies for M/ADs, sleep disorders, and other symptomatic concerns are needed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».