Long-Acting Injectable Antipsychotics: Recommendations for Clinicians
Notice bibliographique
Résumé
A major source of limitation to the real effectiveness of antipsychotics is the high rate of patient nonadherence or, more frequently, partial adherence. Using long-acting injectable (LAI) formulations is likely to reduce the impact of such adherence problems. Conversely, the use of LAIs in Canada remains low relative to many other jurisdictions. Based on effectiveness data from randomized control trials and other, less rigorous, studies, as well as our 2 qualitative studies exploring numerous issues around the use of LAIs, including their low use, we put forward 10 different recommendations for consideration by clinicians. These are also based on the experience of many clinicians and clinician scientists. These recommendations address mostly clinical challenges associated with the use of LAIs. Their application in clinical settings is illustrated in our report through several case examples highlighting the large variation across patients and different phases of illness. It is recommended that LAIs should be considered as a treatment option for psychotic disorders across all phases, including the first 2 to 5 critical years.
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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 | 0,025 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,036 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,014 |
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 ».