Switching atypical antipsychotics: a review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atypical antipsychotics are increasingly used in the treatment of diverse psychiatric disorders; however, there is little information on the 'why, when, and how' of switching between the different atypical antipsychotics currently available. OBJECTIVE: To review the data on switching and atypical antipsychotics. METHODS: A literature search was initially conducted using the key words followed by a search of relevant articles including conference abstracts; relevant pharmaceutical companies were also contacted. RESULTS: Clinical trial data are limited in terms of parameters measured, and case reports describe specific problems. Few studies are based on real world populations of psychiatric patients over the long-term. Careful patient and drug selections matched to a carefully supervised and appropriate cross titration based upon the pharmacodynamic and pharmacokinetic properties of all of the drugs involved is important to avoid potential complications such as re-emergence or worsening of psychosis and withdrawal, rebound, and emergent phenomena including new or uncovered side-effects. Psychoeducation and involvement of patients and caregivers in the process are also necessary for a successful switch. CONCLUSION: Despite the prevalence of switching in real world clinical practice, there is a paucity of data to guide clinicians with respect to effective and safe strategies. There are no criteria defining a successful switch. With the increasing range and formulations of atypical antipsychotics available, there is a rationale for their early use to avoid the practical problems associated with switching from conventional antipsychotics as well as the opportunity to maintain patients on an optimal atypical antipsychotic monotherapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».