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Enregistrement W1986348742 · doi:10.1002/gps.740

The effect of age on the pharmacological management of ambulatory patients treated with depot neuroleptic medications for schizophrenia and related psychotic disorders

2002· article· en· W1986348742 sur OpenAlexaff
David C. Mamo, Robert A. Sweet, K. N. Roy Chengappa, Dilip V. Jeste

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geriatric Psychiatry · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTardive dyskinesiaAnticholinergicSchizophrenia (object-oriented programming)ParkinsonismAmbulatoryPsychosisMedicinePsychiatryHaloperidolFluphenazineDyskinesiaPsychologyPediatricsAnesthesiaInternal medicineDopamine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cross-sectional studies indicate that, in comparison to younger patients, older schizophrenic patients have a higher risk for neuroleptic-induced Parkinsonism and tardive dyskinesia (TD). It has been suggested, therefore, that older patients with schizophrenia could be maintained on reduced doses of conventional neuroleptics. METHOD: We examined the effect of age on psychopharmacological management in a naturalistic study of a group of 165 patients with a clinical diagnosis of schizophrenia or a related psychotic disorder (age range = 21-84 years; subjects > or = 1;45 years n = 86) treated with either haloperidol decanoate or fluphenazine decanoate. RESULTS: Increasing age was not correlated with total daily dose of neuroleptics or anticholinergic medication. However, a modest negative correlation of age with daily neuroleptic dose was found in patients aged 45 years and older. CONCLUSION: The results of this study highlight the need for prospective assessments of depot neuroleptic dose requirements in older patients suffering from primary psychotic disorders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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