Assessing and Monitoring Antipsychotic-Induced Movement Disorders in Hospitalized Patients: A Cautionary Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the amount of documentation and level of assessment provided by attending physicians and nursing staff in regard to extrapyramidal symptoms (EPS) experienced by hospitalized patients with varied DSM-IV diagnoses regularly treated with antipsychotic medication. METHOD: We examined the medical records of 204 hospitalized patients. All medical records were examined retrospectively from consecutive admissions beginning in January 1996. We identified demographics, length of hospitalization, diagnosis, and antipsychotic and adjunct medication. EPS were classified into dystonia, parkinsonism, akathisia, and tardive dyskinesia (TD). For each type of EPS, 2 independent raters rated the quality of assessment based on dimensions of severity, location, and laterality. RESULTS: The extent of interrater agreement was found to be 91.1%. Parkinsonism and akathisia were more frequently assessed, compared with TD and dystonia. However, the medical records examined showed generally poor assessment and documentation of EPS. The percentage of medical records with "no description" for each EPS classification was as follows: dystonia (89%), parkinsonism (71%), akathisia (67%), and TD (94%). CONCLUSIONS: The major finding of this study was a high rate of failure to document the assessment and course of EPS. This finding suggests that clinicians do not recognize the importance of documenting these significant adverse events. This shortcoming can be corrected with increased awareness of EPS and increased training in their physical examination.
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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 | 0,011 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».