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Enregistrement W2420700465 · doi:10.1177/070674370605101207

Prévalence et caractéristiques de l'association de neuroleptiques chez une cohorte de patients souffrant de troubles psychotiques

2006· article· fr· W2420700465 sur OpenAlexvenueno aff
Philippe Huguelet, Aqal Nawaz Khan, Sophie Morand-Collomb, Sylvia Mohr, Manuela Etter

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMedicineHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectifs: La prescription combinée de médications antipsychotiques est fréquente, měme si elle n'est pas toujours justifiée par des données objectives. Il importe donc de déterminer l'ampleur de cette pratique et de mieux connaître les caractéristiques des patients concernés, afin notamment de pouvoir déterminer quelles associations étudier préférentiellement. Méthode: Les patients souffrant de troubles psychotiques et suivis pendant au moins un an dans une consultation ambulatoire de psychiatrie à Genève ont été étudiés ( n = 253). Les prescriptions qui leur ont été administrées à l'inclusion et pendant cette période ont été relevées, de měme que des données sociodémographiques et cliniques. Résultats: Trente-six pour cent des patients se sont vu prescrire une association de neuroleptiques pendant la période de suivi. Ces patients se distinguent par des caractéristiques évolutives défavorables: moins d'activité, assistance financière, placement en foyer, nombreuses hospitalisations avec début plus précoce du trouble. Trois quarts des patients ne changent pas de traitement pendant la période considérée. La stabilité du traitement est associée avec l'observance et l'absence d'hospitalisation pendant la période de suivi. Conclusion: L'association de neuroleptiques est fréquente et sans étayage scientifique, principalement chez des patients qui présentent des caractéristiques évolutives défavorables. Ces options thérapeutiques sont probablement des stratégies relativement inefficaces. De plus, ces pratiques risquent de compliquer l'évolution de ces patients, celle-ci étant déjà caractérisée par des éléments défavorables.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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