Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To review current evidence for the hypothesis that treatment with antipsychotic medications may be associated with increased risks for weight gain, insulin resistance, hyperglycemia, dyslipidemia, and type 2 diabetes mellitus (T2DM) and to examine the relation of adiposity to medical risk. METHODS: We identified relevant publications through a search of MEDLINE from the years 1975 to 2006, using the following primary search parameters: "diabetes or hyperglycemia or glucose or insulin or lipids" and "antipsychotic." Meeting abstracts and earlier nonindexed articles were also reviewed. We summarized key studies in this emerging literature, including case reports, observational studies, retrospective database analyses, and controlled experimental studies. RESULTS: Treatment with different antipsychotic medications is associated with variable effects on body weight, ranging from modest increases (for example, less than 2 kg) experienced with amisulpride, ziprasidone, and aripiprazole to larger increases during treatment with agents such as olanzapine and clozapine (for example, 4 to 10 kg). Substantial evidence indicates that increases in adiposity are associated with decreases in insulin sensitivity in individuals both with and without psychiatric disease. The effects of increasing adiposity, as well as other effects, may contribute to increases in plasma glucose and lipids observed during treatment with certain antipsychotics. CONCLUSION: Treatment with certain antipsychotic medications is associated with metabolic adverse events that can increase the risk for metabolic syndrome and related conditions such as prediabetes, T2DM, and cardiovascular disease.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».