Research Review: Are sampling biases masking long‐term effects of hormonal contraceptive use in adolescence on risk for depression?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Growing evidence suggests that the use of hormonal contraceptives (HCs) during adolescence may be linked to an increased risk for depression. This review examines major inconsistencies that have been reported regarding this relationship, and in particular, how the common practice of combining 'never users' and 'former users' of HCs in analyses obscures patterns that are detectable when these groups are analyzed separately. METHODS: A review was conducted of research examining the relationship between HC use and depression to determine what data-analytic choices were commonly made by individual researchers. Specifically, we assessed whether the past history of HC use had been accounted for in each reported analysis. RESULTS: The majority of papers published between 2013 and 2022 did not account for the former use of HCs. These papers reported mixed findings regarding the relationship between HC use and depression. In contrast, the subset of papers that did account for former use of HCs, or otherwise explicitly addressed common biases affecting the interpretation of observational data, revealed a more consistent relationship between HC use and depression, particularly for those who began using HCs during adolescence. CONCLUSION: We conclude that there is consistent evidence of a relationship between adolescent HC use and long-term risk for depression and offer several recommendations to help ensure that future work in this area will yield consistent, interpretable findings. Although this paper focuses primarily on HCs and depression, many of the analytical approaches and recommendations outlined within it are also relevant to research on the side effects of other drugs and medications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».