Prevalence and Patterns of Antipsychotic Use in Youth at the Time of Admission and Discharge From an Inpatient Psychiatric Facility
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to examine the prevalence and patterns of antipsychotic use in children and adolescents at the time of admission and discharge from a tertiary care inpatient psychiatric facility. This retrospective analysis included all patients 18 years and younger, who were admitted and discharged from a child and adolescent tertiary care inpatient psychiatric facility between May 1, 2008 and December 31, 2009. Data for medications at admission were obtained using a province-wide network that links all pharmacies in British Columbia, Canada to a central set of data systems, whereas data for medications at discharge were obtained using the Department of Pharmacy's (British Columbia Children's Hospital, Vancouver, British Columbia, Canada) inpatient computer database. Apart from antipsychotics, overall drug use included antidepressants, mood stabilizers, benzodiazepines, anticholinergics, stimulants, and sleep medications. Referral and discharge diagnoses were also examined. During the study period, 335 patients were admitted and discharged from the tertiary care inpatient psychiatric facility. Significantly, more patients were prescribed with an antipsychotic at the time of discharge from hospital compared with that of the time when they were admitted to hospital (51.6% vs 30.7%; P < 0.0001). Antidepressants were most often coprescribed with an antipsychotic at admission and discharge (32.0% vs 42.2%, respectively) followed by attention-deficit/hyperactivity disorder medications (22.3% vs 24.9% at admission and discharge, respectively) and anticonvulsants (19.4% vs 19.1% at admission and discharge, respectively). Whether the significant increase in antipsychotic use seen from the time of admission to discharge is solely attributed to clinical worsening or other variables requires further investigation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».