Impact of the COVID-19 pandemic on antidepressant use in eleven European regions: a comparative time series analysis 2018–2022
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The COVID-19 pandemic had detrimental effects on the mental health of populations, with differing influences on different demographic groups. Varying national countermeasures to the pandemic may have further impacted these effects. This study aimed to explore the effects of the pandemic on dispensed volumes of antidepressants in outpatient settings in different regions of Europe and to assess potential age- and sex-related differences of its impact on incidence of antidepressant dispensing. METHODS: We used descriptive and interrupted time series analyses of pharmacy dispensing data on volumes. For six regions, we analysed volume and incident use stratified by age and sex. RESULTS: During the pandemic, the preexisting long-term trend in unstratified dispensed volumes significantly increased only in Slovenia and Germany and weakened in Scotland and Wales (estimated changes in slope + 0.16, + 0.10, - 0.23, and - 0.68 defined daily doses per thousand inhabitants per day, respectively, for each month). The stratified quarterly analysis revealed the greatest relative increase in females aged 0-17 (+ 64% in Sweden to + 167% in Croatia in the last quarter of 2022 compared with the last quarter of 2019). Both rate of change and difference between sexes were lower in higher age groups. Incidence increased most steeply in females aged 0-17, where the estimated pandemic-related increase explained 11% (Sweden) to 55% (Lombardy) of new patients receiving antidepressants. CONCLUSION: Our findings indicate the need to develop targeted mental health supporting measures to increase resilience, especially in young people, and mitigate the impact of potential future public health crises.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».