Depression in children and youth in British Columbia : an analysis of prevalence and pharmacological treatment trends
Notice bibliographique
Résumé
Depression often manifests prior to young adulthood. Rates of depression and associated rates of treatment with antidepressants in children and youth have long been on the rise, but pre-pandemic estimates in Canada in general and British Columbia (BC) more specifically are largely out of date. It is also unknown to what extent prescriptions of antidepressants follow Canadian evidence-based guidelines. Trends in depression diagnoses and antidepressant treatment in children and youth in BC were examined. Using administrative data including medical service payment information and prescriptions, provided by Population Data BC, this work describes yearly incidence and prevalence of depression diagnoses in children and young adults in BC from 2008 to 2019, examining each by socio-demographic characteristics including age, administrative sex, health service delivery area, and neighbourhood income decile. Prescribing trends in the same period were examined using descriptive analyses and a logistic regression model to examine on- versus off-guideline prescriptions by the socio-demographic characteristics of interest. The sensitivity of the results to an adjusted operational definition of depression was also explored. Yearly incidence of depression increased from 1.2% of children and young adults in BC in 2008 to 1.9% in 2019 while lifetime prevalence of depression increased from 6.3% to 11.0%. Estimated “active” depression prevalence increased too, affecting 5.8% of BC’s children and young adults in 2019 compared to 3.2% in 2008. Antidepressant prescriptions to children and young adults with incident depression nearly doubled from 27% of newly diagnosed cases in 2008 to 41% in 2019. In line with guidelines, escitalopram and fluoxetine were the most prescribed first line antidepressants, but concordance with guidelines was overall lower than expected at just over 75% from 2008-2019. Concordance with guidelines differed significantly by age, administrative sex, health service delivery area, and to a lesser extent, neighbourhood income decile. Depression diagnoses in children and young adults in BC increased significantly leading up to the pandemic, as did antidepressant prescriptions. However, not all prescribing followed the best-evidence guidelines, and odds of receiving a best-evidenced first prescription differed by socio-demographic characteristics. Further research into these disparities is warranted.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».