Topiramate-induced weight loss in schizophrenia: a retrospective case series study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Atypical antipsychotics have been associated with weight gain. This study examines the efficacy of adjunctive topiramate in patients with schizophrenia and schizoaffective disorder with antipsychotic-induced weight gain. METHODS: A 2-year retrospective case analysis was performed in all 300 patients of the outpatient Special Follow-up Clinic for chronic schizophrenia and related psychoses at the Allan Memorial Institute, McGill University Health Centre (Montreal, Canada), a tertiary care University teaching hospital. RESULTS: 10 patients met study inclusion criteria. Mean daily topiramate dose was 197.5 mg (A+/-77) (range, 125-400 mg). Topiramate produced continued weight loss throughout the study duration without tolerance. Patients treated for 6 months and more had significantly higher Body Mass Index (BMI) differences than those treated for shorter durations (BMI-d6 months=-4.7A+/-2.4; BMI-d2 months=-3.2A+/-2.3; P=0.015). BMI changes were similar across genders. CONCLUSION: This study supports topiramate use to target weight loss in stable overweight schizophrenic patients as a potential therapy that requires further investigation.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».