Treatment-emergent adverse events associated with atypical antipsychotics
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Atypical antipsychotics provide broad-spectrum effectiveness for the acute and/or preventative treatment of disparate psychiatric disorders. Atypical antipsychotics offer improved efficacy in some psychopathological domains when compared with typical antipsychotics. Notwithstanding, atypicals are not a catholicon and are associated with clinically significant and treatment-limiting side effects (e.g., extrapyramidal symptoms and weight gain). AREAS COVERED: This article reviews commonly encountered adverse events attributable to the use of atypical antipsychotic agents. This review aims to provide a current overview of common adverse events associated with atypical agents with a particular emphasis on adverse events that frequently lead to treatment discontinuation (e.g., changes in weight, metabolism, extrapyramidal side effects, neuroendocrine changes, blood dyscrasias, and cardiovascular toxicity). EXPERT OPINION: Atypicals are not a catholicon and are associated with clinically significant and treatment-limiting side effects (e.g., extrapyramidal symptoms and weight gain). Improving the utility of these agents requires a familiarity and understanding of the heterogeneous tolerability and safety profiles of atypical agents as well as the therapeutic evidence for their efficacy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».