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Enregistrement W2145863183 · doi:10.1186/1471-244x-13-248

A retrospective study of antipsychotic drug switching in a pediatric population

2013· article· en· W2145863183 sur OpenAlexafffund
David Linton, Ric M. Procyshyn, Dean Elbe, Lik Hang N. Lee, Alasdair M. Barr

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Mental Health & Substance Use Services
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRisperidoneQuetiapineMedicineAntipsychoticRetrospective cohort studyPopulationPsychiatryDrugOff-label useAtypical antipsychoticMedical recordPediatricsSchizophrenia (object-oriented programming)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antipsychotic drugs can be used to help treat a wide variety of psychiatric disorders. However, specific antipsychotic drugs for any particular patient may need to be changed for a number of different reasons, including a lack of therapeutic efficacy and / or intolerance to medication side-effects. Drug switching may occur through a limited number of established patterns. The nature of these changes is not well characterized in youth, despite their frequent occurrence. METHODS: A retrospective analysis of antipsychotic drug switches was conducted on patients who had been admitted as inpatients to a tertiary care child and adolescent psychiatric institute. PharmaNet (a large, central administrative database) records of all medications prescribed in the 52 weeks prior to admission, and then between admission and discharge, were analyzed for switching patterns. Additional data regarding diagnoses were obtained from medical chart review. RESULTS: Patients represented a diagnostically heterogeneous population, and almost all antipsychotic drugs were administered off-label. In the one year prior to and during admission to the hospital, a total of 31 out of 139 patients switched antipsychotic drugs. The frequency of switching increased closer to the time of admission, and the proportional rate of switching was even higher during hospital stay. The most common switch was from risperidone to quetiapine. Our analysis identified three main patterns of drug switching, all occurring with similar frequency: titrated drug switches, abrupt drug switches and concurrent drug administration. CONCLUSIONS: The present study indicates that antipsychotic drug switching in youth may be relatively common, particularly in the year prior to hospitalization. No specific manner of drug switching predominates. This study also demonstrates the feasibility of using large administrative databases to characterise switching patterns in youth.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,283 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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