Increased Prevalence of Obesity and Glucose Intolerance in Youth Treated with Second—Generation Antipsychotic Medications
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the rates of obesity, impaired fasting glucose (IFG), and type 2 diabetes between second-generation antipsychotic (SGA)-treated and -naive youth. METHODS: A retrospective chart review was conducted for all child and adolescent psychiatry emergency admissions over 2.5 years. Data collected included age, sex, psychiatric diagnosis, medications, height, weight, fasting glucose, and lipid profile. Body mass index (BMI) was standardized for age and sex and converted to a z score. Overweight was defined as a BMI between the 85th and 95th percentile and obese as a BMI at the 95th percentile or greater for age and sex. The 2007 American Diabetes Association criteria for IFG and type 2 diabetes were used. RESULTS: Among the 432 admissions, 167 (39%) had both height and weight measured, and 145 (34%) had fasting glucose measured. The mean zBMI was higher in the SGA-treated (n = 68), compared with the SGA-naive group (n = 99) (mean difference 0.81; 95% CI 0.46 to 1.16). In the SGA-treated group, 31% were obese and 26% were overweight, compared with 15% and 8%, respectively, in the SGA-naive group (P < 0.01). In the SGA-treated group (n = 65), 21.5% had IFG or type 2 diabetes, compared with 7.5% in the SGA-naive group (n = 80) (P = 0.01). CONCLUSIONS: Youth treated with SGAs have significantly higher rates of obesity and glucose intolerance than SGA-naive youth. These data emphasize the need for consistent metabolic monitoring of youth with psychiatric disorders who are prescribed SGAs.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».