Pharmacologic and Nonpharmacologic Strategies for Weight Gain and Metabolic Disturbance in Patients Treated with Antipsychotic Medications
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To provide an overview of pharmacologic and nonpharmacologic strategies for antipsychotic-associated weight gain and metabolic disturbance, to identify important areas for future research, and to make practice recommendations based on current knowledge. METHODS: We undertook a selective review of interventions for weight gain and metabolic disturbance in the general population and in individuals treated with antipsychotic medications, focusing on randomized controlled trials in schizophrenia. RESULTS: Pharmacologic strategies include medication choice, medication dosage and formulation, choice of concomitant psychotropic medications, medication switching, medication addition to effect weight loss or prevent weight gain, and medications to increase insulin sensitivity. Medication choice and medication switching may have the most potent influence on weight and metabolic parameters. Modest short-term weight loss can occur with the addition of selective medications and (or) lifestyle interventions. However, more rigorous and longer-term studies are needed. CONCLUSIONS: Although difficult, the prevention of weight gain and the promotion of weight loss are possible for individuals treated with antipsychotic medications. Further research, including diabetes prevention studies, is required. We suggest a pathway for the management of weight gain and emerging metabolic disturbance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».