Physician benzodiazepine self-use prior to and during the COVID-19 pandemic in Ontario, Canada: a population-level cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The aim of this study was to investigate physician benzodiazepine (BZD) self-use pre-COVID-19 pandemic and to examine changes in BZD self-use during the first year of the pandemic. Design Population-based retrospective cohort study using linked routinely collected administrative health data comparing the first year of the pandemic to the period before the pandemic. Setting Province of Ontario, Canada between March 2016 and March 2021. Participants Intervention Onset of the COVID-19 pandemic in March 2020. Outcomes measures The primary outcome measure was the receipt of one or more prescriptions for BZD, which was captured via the Narcotics Monitoring System. Results In a cohort of 30 798 physicians (mean age 42, 47.8% women), we found that during the year before the pandemic, 4.4% of physicians had 1 or more BZD prescriptions. Older physicians (6.8% aged 50+ years), female physicians (5.1%) and physicians with a prior mental health (MH) diagnosis (12.4%) were more likely than younger (3.7% aged <50 years), male physicians (3.8%) and physicians without a prior MH diagnosis (2.9%) to have received 1 or more BZD prescriptions. The first year of the COVID-19 pandemic was associated with a 10.5% decrease (adjusted OR (aOR) 0.85, 95% CI: 0.80 to 0.91) in the number of physicians with 1 or more BZD prescriptions compared with the year before the pandemic. Female physicians were less likely to reduce BZD self-use (aOR female =0.90, 95% CI: 0.83 to 0.98) compared with male physicians (aOR male =0.79, 95% CI: 0.72 to 0.87, p interaction =0.046 during the pandemic. Physicians presenting with an incident MH visit had higher odds of filling a BZD prescription during COVID-19 compared with the prior year. Conclusions Physicians’ BZD prescriptions decreased during the first year of the COVID-19 pandemic in Ontario, Canada. These findings suggest that previously reported increases in mental distress and MH visits among physicians during the pandemic did not lead to greater self-use of BZDs.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».