Development of a registry for monitoring psychotropic drug prescriptions: aims, methods and implications for ordinary practice and research
Notice bibliographique
Résumé
In psychiatry, individual-based registries have provided key information on risks and benefits associated with the use of psychotropic drugs but they have rarely been employed for monitoring and evaluating the everyday prescribing of psychopharmacological treatments. This article describes the cultural background that gave impetus to the idea of registering all prescriptions of psychotropic drugs dispensed by physicians working in the South Verona community mental health service, and presents the methodology employed to develop such a registry in a community psychiatric service where a psychiatric case register (PCR) has been operating since 1978. We developed a registry including every patient receiving psychotropic medications in ordinary practice. This registry is linked to the PCR in order to obtain data on social and demographic characteristics, clinical symptoms, diagnosis, use of services, and outcomes. No exclusion criteria are allowed--anyone receiving treatment is automatically included. This system, which can link drug and service-use data with hard outcome indicators, can generate information on the proportion of subjects discontinuing treatment, switching medication because of side-effects, recovery or inefficacy, as well as on the proportion of subjects failing to return to the physician, and the proportion of patients who improve. The innovative aspect of this approach is that this registry is developed, organized and used by physicians interested in monitoring their clinical practice and in providing patients, relatives and the public with accurate information on drug use in their specific context of care.
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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 | 0,022 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».