Safety and tolerability of atypical antipsychotics in patients with bipolar disorder: prevalence, monitoring and management
Notice bibliographique
Résumé
Atypical antipsychotics are associated with fewer movement disorders and a lower risk of tardive dyskinesia than conventional antipsychotics, but are not without side-effects. Metabolic side-effects associated with some of the atypical antipsychotics are a concern for both clinicians and patients. Adverse events related to central nervous system effects, weight gain, and alterations in glucose, lipid, and prolactin levels in patients with depression, bipolar, and anxiety disorders have been reported. Balancing the significant benefits of treatment with these agents against the potential risks of metabolic disturbances and other adverse effects is crucial. Emerging data are making it possible to determine the risk-benefit analysis for specific atypical antipsychotics in individual patients and allow for targeted selection of treatment. A new concept of effectiveness is emerging that attempts to balance adverse effects of treatment with patient quality of life. Patients treated with atypical antipsychotics should have their weight, waist circumference, glucose, and lipids monitored on a regular basis. Monitoring of prolactin levels is not suggested; however, a baseline measurement before initiating treatment can be useful, with subsequent assessment only if a patient demonstrates symptoms. Prevention of weight gain is important. Diet and exercise should be considered for prevention and management, with the use of pharmacologic strategies approached with caution in patients with mood disorders. If a patient is at high risk of developing diabetes, certain pharmacologic agents have been shown to delay the onset of overt diabetes. Once diabetes or dyslipidemia are diagnosed, management should proceed in accordance with approved guidelines for these conditions.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».