Increased use of psychiatric medication following incident celiac autoimmunity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Celiac disease is associated with an increased risk of psychiatric disorders, yet little is known about formal treatment for such conditions among patients. METHODS: Using administrative healthcare data, we conducted a population-based cohort study of individuals newly positive for celiac autoimmunity (tTG) between 2015 and 2023 in Alberta, Canada. Individuals were linked to medication dispensations to assess use of antidepressants, anxiolytics, and antipsychotics. We calculated the proportion of days covered (PDC) by psychiatric medication as the number of days for which medication was prescribed. We conducted identical sub-analyses for individuals with anxiety and/or depression-related healthcare encounters prior to their positive tTG test. RESULTS: Among 14,323 newly tTG-positive individuals, a greater proportion dispensed antidepressants (22.5 % vs 27.6 %) and antipsychotics (4.6 % vs 6.0 %) post-tTG, while a lower proportion dispensed anxiolytics post-tTG (15.4 % vs 11.4 %), all p < 0.001. We observed higher odds of being dispensed psychiatric medication post-tTG (OR = 1.22; 95 % CI = 1.14, 1.31). Median PDC also significantly increased post-tTG test for antidepressants (2.8 % vs 21.1 %) and antipsychotics (0.4 % vs 6.3 %), p < 0.001. However, a decreased odds of medication dispensation (OR = 0.42; 95 % CI: 0.32, 0.56) and median PDC post-tTG (45.1 % vs. 10.1 %, p < 0.001) were observed among those with a previous depression/anxiety-related healthcare encounter. CONCLUSION: These findings highlight a need for increased screening for and/or monitoring of psychiatric comorbidities in the celiac population, and further investigation into what may be underpinning greater use of psychiatric medications after tTG positivity.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».