Are We Making the Most of Clozapine?
Notice bibliographique
Résumé
Are we making the most of Clozapine? Clozapine treatment remains the gold standard for treatment-resistant schizophrenia. Currently, clozapine use varies worldwide, from as high as 60% of psychotic patients in China to as low as 2 – 3% of psychotic patients in certain areas of the United States and Canada. Many physicians are reluctant, for a variety of reasons, to prescribe clozapine. To highlight to concerns physicians may have about initiating and maintaining Clozapine therapy in patients with treatment – resistant schizophrenia. To understand the adverse effects that are most pertinent to both physicians and their patients To understand the barriers to prescribing Clozapine. The authors obtained contact information for all psychiatrists registered with the College of Physicians and surgeons in Ontario, Canada. Physicians were mailed and invitation to complete a questionnaire online, or receive a paper copy, asking about potential barriers to prescribing Clozapine. The final results of our project are still under analysis but based on the sampling done so far Clozapine therapy is limited in Ontario, Canada due to concerns of potential adverse side effects associated with clozapine therapy. There is also a limitation of access to resources to initiate and maintain patients on clozapine. Clozapine use is still limited in many countries including Canada. Providing more education about managing the potential adverse effects and easier access to initiating and maintaining clozapine treatment will be helpful in promoting its use.
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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 | 0,007 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,013 |
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 ».