Atypical antipsychotics and hyperglycemic emergencies: Multicentre, retrospective cohort study of administrative data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the relationship between initiation of atypical antipsychotic agents and the risk of hyperglycemic emergencies. METHOD: We conducted a multicentre retrospective cohort study using administrative health data from 7 Canadian provinces and the UK Clinical Practice Research Datalink. Hospitalizations for hyperglycemic emergencies (hyperglycemia, diabetic ketoacidosis, hyperosmolar hyperglycemic state) were compared between new users of risperidone (reference), and new users of olanzapine, other atypical antipsychotics, and typical antipsychotics. We used propensity scores with inverse probability of treatment weighting and proportional hazard models to estimate the site-specific hazard ratios of hyperglycemic emergencies in the year following drug initiation separately for adults under and over age 66 years. Site-level results were pooled using meta-analytic methods. RESULTS: Among 725,489 patients, 55% were aged 66+years; 5% of younger and 19% of older patients had pre-existing diabetes. Hyperglycemic emergencies were rare (1-2 per 1000 person years), but more frequent in patients with pre-existing diabetes (6-12 per 1000 person years). We did not find a significant difference in risk of hyperglycemic emergencies with initiation of olanzapine versus risperidone; however heterogeneity existed between sites. The risk of an event was significantly lower with other atypical (99% quetiapine) compared to risperidone use in older patients [adjusted hazard ratio, 95% confidence interval (CI): 0.69, 0.53-0.90]. CONCLUSIONS: Risk for hyperglycemic emergencies is low after initiation of antipsychotics, but patients with pre-existing diabetes may be at greater risk. The risk appeared lower with the use of quetiapine in older patients, but the clinical significance of the findings requires further study.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».