Antipsychotic Drugs and Hyperglycemia in Older Patients With Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence suggests that there is an association between antipsychotic drugs and new-onset diabetes, but little is known about the risk of hyperglycemia among persons with preexisting diabetes. METHODS: Using a nested case-control design and population-based health databases in Ontario, Canada, persons aged 66 years or older with diabetes who started treatment with an antipsychotic drug from April 1, 2002, to March 31, 2006, were followed up from treatment start until March 31, 2007. The cohort was subdivided into 3 groups: insulin-treated, oral hypoglycemic agent only-treated, and no diabetes treatment. We defined cases as patients hospitalized (emergency department visit or hospital admissions) for hyperglycemia. Each case was matched with up to 10 controls. We compared the likelihood of hyperglycemia among current users of atypical and typical antipsychotic agents with that among remote antipsychotic users (discontinued >180 days), based on prescriptions closest to event date. RESULTS: Of 13 817 patients studied, 1515 (11.0%) were hospitalized for hyperglycemia. Current antipsychotic treatment was associated with a higher risk of hyperglycemia compared with remote antipsychotic use in all diabetes treatment groups (overall adjusted rate ratio, 1.50; 95% confidence interval, 1.29-1.74). The risk was increased among patients who were treated with atypical and typical antipsychotic agents and was extremely high among patients who were just starting treatment (only 1 prescription before event). CONCLUSIONS: Among older patients with diabetes, the initiation of treatment with antipsychotic drugs was associated with a significantly increased risk of hospitalization for hyperglycemia (P < .001). The risk was particularly high during the initial course of treatment and was increased with the use of all antipsychotic agents.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».