Amorcer un traitement antipsychotique en schizophrénie : la situation au Québec de 1998 à 2006
Bibliographic record
Abstract
Contexte Cet article vise à décrire les facteurs associés à la prescription d’antipsychotiques par un psychiatre plutôt qu’un omnipraticien, la prescription d’un antipsychotique de seconde plutôt que de première génération, la prescription d’une multithérapie d’antipsychotiques et le non-renouvellement de la prescription initiale. Méthodologie Il s’agit d’une étude pharmacoépidémiologique observationnelle avec analyses secondaires d’une banque de données médicoadministratives (RAMQ). Les données disponibles portaient sur un échantillon exhaustif des personnes adultes ayant reçu un diagnostic de schizophrénie et ayant obtenu un antipsychotique couvert par le régime public d’assurance médicaments de 1998 à 2006. Les résultats de régression logistique multiple sont rapportés. Résultats Parmi les 16 225 personnes éligibles, 46,2 % étaient des femmes et 70 % étaient bénéficiaires d’une aide financière. La clientèle des psychiatres était plus jeune et plus atteinte au niveau de la santé mentale. La multithérapie était associée aux hospitalisations pour psychose, au faible statut socio-économique et à un âge entre 35 et 64 ans. Les antipsychotiques de seconde génération ont pris une place importante au cours de la période à l’étude. Le non-renouvellement était associé à l’abus de substances et était moins fréquent suite à une hospitalisation pour trouble mental. Conclusions Malgré les limites liées à l’utilisation de données administratives, l’utilisation d’une banque de données exhaustive provenant autant de médecine générale que de spécialité permet à cette étude de brosser un portrait populationnel pertinent pour connaître la situation réelle du traitement incident de la schizophrénie au Québec de 1998 à 2006, une période caractérisée par l’introduction des antipsychotiques de seconde génération.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".