The epidemiology of treatment-resistant depression in Manitoba: a retrospective cohort study using administrative health data
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) is a condition that is difficult to treat, as many individuals do not experience complete remission, and many eventually relapse. Individuals who do not respond to antidepressant therapy are defined as having treatment-resistant depression (TRD). The epidemiology of TRD has been studied using commercial insurance claims data in the United States, but no such studies exist for a general population or in Canada. This thesis describes the epidemiology of TRD in Manitoba between 1996 and 2016 and compares the risks for ambulatory visits, emergency department (ED) visits, hospitalizations, and all-cause mortality for individuals with TRD to those with non-treatment-resistant MDD. I used the Anderson-Gill generalization of the extended Cox proportional hazards model to analyze these risks. TRD was defined using the Massachusetts General Hospital Staging Method (MGH-s), where scores of 2.5 and higher correspond to TRD. I identified 169,511 adults living in Manitoba between 1996 and 2016 who were diagnosed with MDD and dispensed at least six weeks of antidepressants from the Manitoba Population Research Data Repository at the Manitoba Centre for Health Policy. By 2016, 18,663 individuals (11.0% of the cohort) met the criteria for TRD. Compared to MGH-s scores of 1, the hazard ratios (HR) for mental health related ED visits for MGH-2.5 and MGH-3 were 3.9 and 5.6 , respectively. The HR for hospitalizations with a primary diagnosis of MDD were 4.9 and 8.3 for MGH-2.5 and MGH-3, respectively. For individuals 10 years below the average age of the cohort, TRD was associated with a three-fold increased risk for all-cause mortality. For individuals 10 years above the average age of the cohort, TRD was associated with a two-fold increased risk for all-cause mortality. These findings show that TRD is an important risk factor for requiring more intensive medical care for mood and anxiety disorders. Increasing hazards associated with increases in MGH-s scores support the hypothesis that TRD follows a severity continuum. As the risk for all-cause mortality was higher for individuals with TRD, further research is needed to determine whether TRD is associated with a higher risk for suicide.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».