The impact of COVID-19 health measures on the utilization of antipsychotics in schizophrenia in Manitoba – a population-based study using administrative data
Notice bibliographique
Résumé
Background: During the COVID-19 pandemic, measures were implemented to stabilize access to drugs, yet it is unknown whether those with chronic medical conditions were able to sufficiently access their medications. The purpose of this study was to assess the effects of COVID-19-induced health measures on antipsychotic utility during the pandemic (in 2020 and 2021) compared to the expected trend. This was achieved through three objectives: (1) to describe the overall and individual incidence and prevalence of antipsychotics, (2) to describe the incidence and prevalence of first generation and atypical antipsychotics and (3) to describe the incidence and prevalence of oral and injectable antipsychotics. Methods: In this repeated cross-sectional study, I used dispensed prescription drug data in Manitobans with schizophrenia. The incident and prevalent dispensation of antipsychotics in schizophrenia was assessed at two time periods (1: April-June 2020, 2: April-June 2021) and were compared with the expected trend from the previous 5 years. I stratified the primary objective results by age categories and sex. Results: The population with schizophrenia in the first fiscal quarter (April-June) of the corresponding year ranged over the study from 8,196 (2015) to 9,166 (2021). At both time points studied, the prevalent use of antipsychotics remained stable (2020: estimate: -1.7, standard error (SE): 4.3, p = 0.6 and 2021: estimate: 4, SE: 4.3, p = 0.3). Those 65-79 years old showed a significant drop in prevalent antipsychotics in the early stages of the pandemic. In the early stages of the pandemic, the incident use of antipsychotics was reduced (estimate: -1.3, SE: 0.5, p = 0.01), although this effect was no longer significant upon extending the data to include one year later (p=0.7). We noted a significant rise in the atypical antipsychotics and risperidone incident use in April-June 2021. All other findings were non-significant. Conclusions: The present study highlights the need for further considerations for those newly diagnosed with schizophrenia as well as elderlies during the COVID-19 pandemic and future pandemics regarding access to antipsychotic medications among users of antipsychotics with schizophrenia.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».