Adverse events in children and adolescents treated with antipsychotic medications
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To report the odds of developing adverse events associated with antipsychotic treatment among children and adolescents. METHOD: A retrospective cohort design evaluating medical and pharmacy claims from one state Medicaid program was used to compare incidence rates for six categories of adverse events of antipsychotic use in 4140 children and adolescents newly prescribed one of six atypical or two conventional antipsychotic medications, January, 1998 to December, 2005 with prevalence rates of these conditions in a random sample of 4500 children not treated with psychotropic medications. RESULTS: The odds of developing obesity/excessive weight gain, Type II diabetes and dyslipidemia, digestive/urogenital problems, and neurological/sensory symptoms were higher for females and those prescribed multiple antipsychotic medications. The odds of developing cardiovascular conditions were higher for those prescribed multiple antipsychotic medications and haloperidol. The odds of developing somatic conditions were higher for females, children 12 and under, and those prescribed multiple antipsychotics. Those with lengthy exposure to antipsychotics were at higher risk of developing incident neurological/sensory symptoms. Those treated with concomitant antipsychotic agents were at higher risk of developing somatic problems, and digestive/urogenital conditions. CONCLUSION: Pediatric exposure to antipsychotic polypharmacotherapy confers a higher risk of developing adverse events than monotherapy, especially for females.
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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 | 0,001 |
| 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 ».