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Enregistrement W2050562005 · doi:10.1097/00004850-200109000-00007

A comparison of smoking behaviours between patients treated with clozapine and depot neuroleptics

2001· article· en· W2050562005 sur OpenAlexaff
Ric M. Procyshyn, Nur Ihsan, Deborah Thompson

Notice bibliographique

RevueInternational Clinical Psychopharmacology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaRiverview Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClozapineAntipsychoticSchizophrenia (object-oriented programming)MedicineDepotInternal medicineAnesthesiaPsychiatryPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high prevalence of smoking among individuals diagnosed with schizophrenia is well recognized and documented. Many explanations have been put forth to explain this phenomenon including the effects of antipsychotic medication. We sought to determine if there is a difference in smoking behaviour between patients treated with clozapine and depot neuroleptics. This cross-sectional study recruited patients with schizophrenia from the Forensic Psychiatric Institute of British Columbia. Eligibility for the study required that patients be on either clozapine or depot neuroleptic for at least 2 months. The patient's smoking behaviour was evaluated using expired carbon monoxide (CO) measurements, the Fagerstrom Test for Nicotine Dependence (FTND), and a semi-structured interview. Our results showed that patients treated with clozapine had significantly lower expired CO values than patients treated with depot neuroleptics (11.8 +/- 9.2 versus 21.2 +/- 7.1 p.p.m., respectively, P < 0.01). This finding was further supported by the noted trend in which patients receiving clozapine self-reported smoking less than patients treated with depot neuroleptics (13.7 +/- 11.3 versus 26.8 +/- 18.3 cigarettes per day, respectively, P = 0.08). Thus, according to measurements of expired CO levels, patients treated with clozapine smoke less than patients treated with depot neuroleptics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,384 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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