Psychotropic medication use pre and post-diagnosis of cluster B personality disorder: a Quebec’s health services register cohort
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».