Risk of metabolic syndrome and its components in people with schizophrenia and related psychotic disorders, bipolar disorder and major depressive disorder: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic syndrome (MetS) and its components are highly predictive of cardiovascular diseases. The primary aim of this systematic review and meta-analysis was to assess the prevalence of MetS and its components in people with schizophrenia and related psychotic disorders, bipolar disorder and major depressive disorder, comparing subjects with different disorders and taking into account demographic variables and psychotropic medication use. The secondary aim was to compare the MetS prevalence in persons with any of the selected disorders versus matched general population controls. The pooled MetS prevalence in people with severe mental illness was 32.6% (95% CI: 30.8%-34.4%; N = 198; n = 52,678). Relative risk meta-analyses established that there was no significant difference in MetS prevalence in studies directly comparing schizophrenia versus bipolar disorder, and in those directly comparing bipolar disorder versus major depressive disorder. Only two studies directly compared people with schizophrenia and major depressive disorder, precluding meta-analytic calculations. Older age and a higher body mass index were significant moderators in the final demographic regression model (z = -3.6, p = 0.0003, r(2) = 0.19). People treated with all individual antipsychotic medications had a significantly (p<0.001) higher MetS risk compared to antipsychotic-naïve participants. MetS risk was significantly higher with clozapine and olanzapine (except vs. clozapine) than other antipsychotics, and significantly lower with aripiprazole than other antipsychotics (except vs. amisulpride). Compared with matched general population controls, people with severe mental illness had a significantly increased risk for MetS (RR = 1.58; 95% CI: 1.35-1.86; p<0.001) and all its components, except for hypertension (p = 0.07). These data suggest that the risk for MetS is similarly elevated in the diagnostic subgroups of severe mental illness. Routine screening and multidisciplinary management of medical and behavioral conditions is needed in these patients. Risks of individual antipsychotics should be considered when making treatment choices.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».