Psychotropic medication consumption before and after onset of COVID-19 pandemic in 91 countries and regions: a time-series analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The availability of psychotropic medications serves as a key indicator of global mental health status, underscoring the critical importance of continued monitoring. However, comprehensive studies assessing the global effect of the COVID-19 pandemic on such trends remain lacking. This study aimed to describe psychotropic consumption trends before and after the onset of the COVID-19 pandemic and investigate the pandemic's short- and long-term effects on psychotropic consumption across 91 countries and regions. Methods: This study used country-level sales data of psychotropic medications between Q1, 2012, and Q2, 2023 of 91 countries and regions from the IQVIA-Multinational Integrated Data Analysis System. Average annual sales trends were estimated and expressed as defined daily dose per 1000 inhabitants per day (DDD/TID) at the overall level and stratified by medication class and country income level. Relative average annual changes were assessed for the periods 2017-2019 and 2020-2022 both overall and within specific medication classes and income groups. The pandemic's short- and long-term effects on psychotropic medication sales were examined through interrupted time series analyses using quarterly data, conducted for each country and at overall level. Findings: Globally, the total consumption of psychotropic medications increased from 34.12 DDD/TID in 2020 to 36.15 DDD/TID in 2022, corresponding to a relative average increase of 2.94% [95% CI 0.97, 4.94] annually. The estimated relative change during 2020-2022 were 1.82% [1.02, 2.64] in Lower-Middle-Income-Countries (LMICs), 6.77% [-0.39, 14.45] in Upper-Middle-Income-Countries (UMICs), and 2.48% [0.72, 4.27] in High-Income-Countries (HICs). Overall psychotropic consumption showed an initial surge in Q1 2020 (level change: 1.94 DDD/TID [1.67, 2.21]), followed by a rapid decline during Q2 2020 (level change: -1.03 [-1.52, -0.54]). Most HICs exhibited a similar pattern. Following the pandemic onset, there was an increasing trend in overall psychotropic consumption (trend change: 0.13 [0.07, 0.19]). 70 of 91 countries showed an increasing slope change. Interpretation: Psychotropic medication consumption increased globally after the onset of the COVID-19 pandemic. During the pandemic, consumption rates in LMICs and UMICs appeared to slow down, however, patterns of change in psychotropic medication consumption following onset of the pandemic vary on a country level. To address these disparities, strategies for equitable psychotropic medication distribution and enhanced mental health care access in LMICs and UMICs are needed to improve global mental health. Funding: None.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».