Changes in Body Weight and Psychotropic Drugs: A Systematic Synthesis of the Literature
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Psychotropic medication use is associated with weight gain. While there are studies and reviews comparing weight gain for psychotropics within some classes, clinicians frequently use drugs from different classes to treat psychiatric disorders. OBJECTIVE: To undertake a systematic review of all classes of psychotropics to provide an all encompassing evidence-based tool that would allow clinicians to determine the risks of weight gain in making both intra-class and interclass choices of psychotropics. METHODOLOGY AND RESULTS: We developed a novel hierarchical search strategy that made use of systematic reviews that were already available. When such evidence was not available we went on to evaluate randomly controlled trials, followed by cohort and other clinical trials, narrative reviews, and, where necessary, clinical opinion and anecdotal evidence. The data from the publication with the highest level of evidence based on our hierarchical classification was presented. Recommendations from an expert panel supplemented the evidence used to rank these drugs within their respective classes. Approximately 9500 articles were identified in our literature search of which 666 citations were retrieved. We were able to rank most of the psychotropics based on the available evidence and recommendations from subject matter experts. There were few discrepancies between published evidence and the expert panel in ranking these drugs. CONCLUSION: Potential for weight gain is an important consideration in choice of any psychotropic. This tool will help clinicians select psychotropics on a case-by-case basis in order to minimize the impact of weight gain when making both intra-class and interclass choices.
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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) | 0,002 | 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 découle