Minimising the risk of diabetes in patients with schizophrenia and bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
Objective. Patients with schizophrenia and bipolar disorder demonstrate a higher prevalence of abnormalities of glucose metabolism and are at risk of developing type 2 diabetes. Certain antipsychotics may unmask or exacerbate abnormalities of glucose metabolism. Type 2 diabetes is associated with considerable morbidity and mortality; therefore, minimising the risk of developing diabetes is of significant importance for the long-term health of patients. Methods. A search of studies published between January 1975 and November 2005 was performed. Results. Based on the evidence reviewed, clinical strategies are suggested for limiting the risk of developing diabetes in patients with schizophrenia or bipolar disorder. Epidemiological studies examining the risk of diabetes in patients treated with atypical antipsychotics are also examined in addition to mechanistic studies investigating how these effects might occur. Conclusion. An increased risk of diabetes with some atypical antipsychotics should not deter physicians from using these agents in patients with schizophrenia or bipolar disorder, but it is recommended that antipsychotic therapy be carefully selected in those patients at greatest risk of developing diabetes or metabolic syndrome. Appropriate management and regular monitoring of patients receiving antipsychotics should minimise the risk of patients with schizophrenia or bipolar disorder developing diabetes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».