Brief Report: A population-based study of the impact of the COVID-19 pandemic on benzodiazepine use among children and young adults
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic was associated with increases in the prevalence of depression and anxiety among children and young adults. We studied whether the pandemic was associated with changes in prescription benzodiazepine use. We conducted a population-based study of benzodiazepine dispensing to children and young adults ≤ 24 years old between January 1, 2013, and June 30, 2022. We used structural break analyses to identify the pandemic month(s) when changes in prescription benzodiazepine dispensing occurred, and interrupted time series models to quantify changes in dispensing following the structural break and compare observed and expected benzodiazepine use. A structural break occurs where there is a sudden change in the trend of a time series. We observed an immediate decline in benzodiazepine dispensing of 23.6 per 100,000 (95% confidence interval [CI]: -33.6 to -21.2) associated with a structural break in April 2020, followed by a monthly decrease in the trend of 0.3 per 100,000 (95% CI: -0.74 to 0.14). Lower than expected benzodiazepine dispensing rates were observed each month of the pandemic from April 2020 onward, with relative percent differences ranging from - 7.4% (95% CI: -10.1% to - 4.7%) to -20.9% (95% CI: -23.2% to -18.6%). Results were generally similar in analyses stratified by sex, age, neighbourhood income quintile, and urban versus rural residence. Further research is required to understand the clinical implications of these findings and whether these trends were sustained with further follow-up.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».