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Enregistrement W4388942433 · doi:10.3389/fpsyt.2023.1243511

Psychotropic medication use pre and post-diagnosis of cluster B personality disorder: a Quebec’s health services register cohort

2023· article· en· W4388942433 sur OpenAlexaffabout
Carlotta Lunghi, Lionel Cailhol, Victoria Massamba, Elhadji Anassour Laouan Sidi, Caroline Sirois, Elham Rahme, Louis Rochette, Suzane Renaud, Évens Villeneuve, Marion Koch, Robert Biskin, Cathy Martineau, Philippe Vincent, Pierre David, Alain Lesage

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des LaurentidesMcGill UniversityInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité de MontréalUniversité LavalInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychiatryPoisson regressionCohortAnxietyMoodCohort studyPopulationMental healthCluster (spacecraft)Depression (economics)ConfoundingComorbidityObservational studyPediatricsInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cluster B personality disorders (PDs) are considered some of the most severe mental health conditions. Scarce evidence exists about the real-world utilization of psychotropics for cluster B PD individuals. Objective: We aimed to uncover trends and patterns of psychotropic medication use among individuals diagnosed with cluster B PD in the year before and after their diagnosis and to identify factors associated with medication use in a large cohort of individuals newly diagnosed with cluster B PDs. Methods: We conducted a population-based observational study using Quebec's health services register. We identified Quebec residents aged ≥14 years and insured with the provincial drug plan with a first diagnosis of cluster B PD recorded between April 1, 2002, and March 31, 2019. Cluster B PD was defined with ICD-9/10 diagnostic codes. We retrieved all claims for the main psychotropic medication classes: antipsychotics, antidepressants, anxiolytics, mood stabilizers, and attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) medications. We calculated the proportion of individuals exposed to these medication classes and analyzed trends over the years using robust Poisson regression models, adjusting for potential confounders. We used robust Poisson regression to identify factors associated with medication class use. Results: We identified 87,778 new cases of cluster B PD, with a mean age of 44.5 years; 57.5% were women. Most frequent psychiatric comorbidities in the five years before cluster B PD diagnosis were depression (50.9%), anxiety (49.7%), and psychotic disorders (37.5%). Most individuals (71.0%) received at least one psychotropic during the year before cluster B PD diagnosis, and 78.5% received at least one of these medications in the subsequent year. The proportion of users increased after the diagnosis for antidepressants (51.6-54.7%), antipsychotics (35.9-45.2%), mood stabilizers (14.8-17.0%), and ADHD medications (5.1-5.9%), and remained relatively stable for anxiolytics (41.4-41.7%). Trends over time showed statistically significant increased use of antipsychotics and ADHD medications, decreased use of anxiolytics and mood stabilizers, and a stable use of antidepressants. Conclusion: Psychotropic medication use is highly prevalent among cluster B PD individuals. We observed an increase in medication use in the months following the diagnosis, particularly for antipsychotics, antidepressants, and mood stabilizers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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