Incidence of Hyper Lipidemia with Atypical Antipsychotic Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Atypical Antipsychotics(AAPS) have been found to be effective in various psychiatric conditions however evidence of treatment emergent hyperlipidemia limit their clinical benefits. Objective: To determine the treatment effects of AAPS onTriglyceride. Method: Patients with schizophrenic and non-schizophrenic conditions were randomly started on AAPS. Weight, BMI, and triglycerides were measured every 3 months from base line for one year. 121 enrolled, 119 completed 1 year follow up. Olanzapine =51 Risperidone = 59 Quetiapine = 8 Clozapine = 1 Data analysis: Descriptive and inferential analysis was carried except Clozapine to examine effects on weight, BMI and triglycerides. Results: WEIGHT GAIN more than 7% Males : Risperidone 46% > Quetiapine 33% >Olanzapine 16% Females: Quetiapine 40% >Olanzapine 35% >Risperidone 9% BMI: OBESITY: Males: Quetiapine 33.33% >Olanzapine 32.26%> Risperidone 16.22% Females: Risperidone 50%> Quetiapine 20% >Olanzapine 20% MEAN TRIGLYCERIDES: Male: Risperidone 1.92> Olanzapine 1.7 Females: Olanzapine 1.97 > Risperidone 1.78 HYPERLIPIDEMIA: Male: Olanzapine 54.84% >Risperidone 43.24%>Quetiapine 33.33% Female: Quetiapine 80% > Olanzapine 65% > Risperidone 45.45% Higher incidence with Risperidone in 20 to 40 age group; with Olanzapine in 61 plus. Higher incidence in Schizophrenia obesity 42.42% and hyperlipidemia 37.10%. Conclusion: Results show that AAPS do affect weight, BMI and Triglycerides in varying degree to age, gender and disease, having significant clinical implications that warrant close monitoring with ongoing education on life style, diet and exercise in a heuristic manner.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».