MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2125340452 · doi:10.1155/2013/390130

Youth, Caregiver, and Prescriber Experiences of Antipsychotic-Related Weight Gain

2013· article· en· W2125340452 sur OpenAlexafffund
Andrea Murphy, David M. Gardner, Steve Kisely, Charmaine Cooke, Stan Kutcher, Jean Hughes

Notice bibliographique

RevueISRN Obesity · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesNova Scotia Health Research Foundation
Mots-clésAntipsychoticWeight gainPsychologyPsychiatryMedicineSchizophrenia (object-oriented programming)Body weightInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives. To explore the lived experience of youth, caregivers, and prescribers with antipsychotic medications. Design. We conducted a qualitative interpretive phenomenology study. Youth aged 11 to 25 with recent experience taking antipsychotics, the caregivers of youth taking antipsychotics, and the prescribers of antipsychotics were recruited. Subjects. Eighteen youth, 10 caregivers (parents), and 11 prescribers participated. Results. Eleven of 18 youth, six of ten parents, and all prescribers discussed antipsychotic-related weight gain. Participants were attuned to the numeric weight changes usually measured in pounds. Significant discussions occurred around weight changes in the context of body image, adherence and persistence, managing weight increases, and metabolic effects. These concepts were often inextricably linked but maintained the significance as separate issues. Participants discussed tradeoffs regarding the perceived benefits and risks of weight gain, often with uncertainty and inadequate information regarding the short- and long-term consequences. Conclusion. Antipsychotic-related weight gain in youth influences body image and weight management strategies and impacts treatment courses with respect to adherence and persistence. In our study, the experience of monitoring for weight and metabolic changes was primarily reactive in nature. Participants expressed ambiguity regarding the short- and long-term consequences of weight and metabolic changes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueISRN ObesityMême sujetEating Disorders and BehaviorsTravaux en français237 207