Les perturbations métaboliques liées à la prise d’antipsychotiques de seconde génération : revue de littérature et prise en charge
Notice bibliographique
Résumé
Resume Objectifs : Discuter des perturbations metaboliques, dependantes et independantes du gain ponderal, liees aux antipsychotiques atypiques de deuxieme generation et de leur prise en charge. Sources des donnees : Une revue de la litterature scientifique a ete effectuee par la consultation de Pubmed. Des etudes cliniques et des meta-analyses relatives aux effets metaboliques des divers antipsychotiques atypiques et publiees de 1997 a 2009 ont ete retenues. Analyses des donnees : En plus de causer des gains de poids importants (olanzapine = clozapine > quetiapine = risperidone > ziprasidone = aripiprazole), les antipsychotiques atypiques sont associes au developpement de resistance a l’insuline, et donc ultimement du diabete de type 2, ainsi qu’a la presence de dyslipidemie. Ces perturbations metaboliques sont principalement dues au developpement d’un exces de gras autour des visceres abdominaux. Cependant, certains individus n’ayant pas eu de gain de poids ont tout de meme developpe une resistance a l’insuline ou une dyslipidemie, ce qui incite a penser que les antipsychotiques ont une action directe sur le metabolisme du glucose et des lipides. Diverses hormones peptidiques, dont la leptine, seraient impliquees dans le developpement de tels problemes. On recommande d’exercer un suivi etroit des differents parametres biologiques (poids, tension arterielle, glycemie a jeun, bilan lipidique, etc.) des patients sous antipsychotiques atypiques de meme qu’une prise en charge rapide du developpement de complications metaboliques. Conclusion : Malgre le fait que les antipsychotiques atypiques constituent un arsenal therapeutique interessant, leur profil metabolique n’est pas negligeable et doit etre considere lors de l’introduction d’un tel traitement. Abstract Purpose: To discuss the metabolic side effects of second generation atypical antipsychotics, whether dependent or independent of weight gain. Their management will also be discussed. Data sources: A review of the scientific literature was done using Pubmed. Selected were clinical studies and meta-analyses that were published in 1997–2009 pertaining to the metabolic side effects of various atypical antipsychotics. Data analysis: In addition to causing significant weight gain (olanzapine = clozapine > quetiapine = risperidone > ziprasidone = aripiprazole), atypical antipsychotics are associated with insulin resistance and thus ultimately with type 2 diabetes and with dyslipidemia. These metabolic disturbances are mainly due to the presence of excess fat surrounding the abdominal viscera. However, some people, having experienced no weight gain, have developed insulin resistance or dyslipidemia, which suggests that antipsychotics have a direct action on lipid and glucose metabolism. Various peptide hormones such as leptin may be implicated in the development of such problems. We recommend strict monitoring of biological parameters (weight, blood pressure, fasting blood glucose, lipid panel, etc.) of patients treated with atypical antipsychotics. Rapid management of metabolic complications is indicated. Conclusion: Despite the fact that atypical antipsychotics constitute an interesting therapeutic option, their metabolic profile cannot be ignored and must be considered upon treatment initiation. Key words: antipsychotics; weight gain; diabetes; dyslipidemia; leptin
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».