MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389571135 · doi:10.3389/fped.2023.1282845

Impact of the COVID-19 pandemic on antidepressant and antipsychotic use among children and adolescents: a population-based study

2023· article· en· W4389571135 sur OpenAlexafffundabout
Tony Antoniou, Kathleen Pajer, William Gardner, Melanie Penner, Yona Lunsky, Mina Tadrous, Muhammad Mamdani, Peter Gozdyra, David N. Juurlink, Tara Gomes

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of OttawaHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineAntipsychoticPsychiatryAnxietyPandemicMedical prescriptionAntidepressantDepression (economics)Mental healthPopulationDefined daily dosePediatricsSchizophrenia (object-oriented programming)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineEnvironmental healthPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The COVID-19 pandemic was associated with increases in the prevalence of depression, anxiety and behavioural problems among children and youth. Less well understood is the influence of the pandemic on antidepressant and antipsychotic use among children. This is important, as it is possible that antidepressants and antipsychotics were used as a "stop-gap" measure to treat mental health symptoms when in-person access to outpatient care and school-based supportive services was disrupted. Furthermore, antipsychotics and antidepressants have been associated with harm in children and youth. We examined trends in dispensing of these medications two years following the pandemic among children 18 years of age and under in Ontario, Canada. Methods: We conducted a population-based time-series study of antidepressant and antipsychotic medication dispensing to children and adolescents ≤18 years old between September 1, 2014, and March 31, 2022. We measured monthly population-adjusted rates of antidepressant and antipsychotics obtained from the IQVIA Geographic Prescription Monitor (GPM) database. We used structural break analyses to identify the pandemic month(s) when changes in the dispensing of antidepressants and antipsychotics occurred. We used interrupted time series models to quantify changes in dispensing following the structural break and compare observed and expected use of these drugs. Results: Overall, we found higher-than-expected dispensing of antidepressants and antipsychotics in children and youth. Specifically, we observed an immediate step decrease in antidepressant dispensing associated with a structural break in April 2020 (-55.8 units per 1,000 individuals; 95% confidence intervals [CI] CI: -117.4 to 5.8), followed by an increased monthly trend in the rate of antidepressant dispensing of 13.0 units per 1,000 individuals (95% CI: 10.2-15.9). Antidepressant dispensing was consistently greater than predicted from September 2020 onward. Antipsychotic dispensing increased immediately following a June 2020 structural break (26.4 units per 1,000 individuals; 95% CI: 15.8-36.9) and did not change appreciably thereafter. Antipsychotic dispensing was higher than predicted at all time points from June 2020 onward. Conclusion: We found higher-than-expected dispensing of antidepressants and antipsychotics in children and youth. These increases were sustained through nearly two years of observation and are especially concerning in light of the potential for harm with the long-term use of antipsychotics in children. Further research is required to understand the clinical implications of these findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, 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'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in PediatricsMême sujetCOVID-19 and Mental HealthTravaux en français237 207