Monitoring of prolactin levels in children and adolescents prescribed antipsychotic medication: a complete audit cycle
Notice bibliographique
Résumé
Aims and methods Antipsychotics have proven benefits in children and adolescents with autism spectrum disorders. However, notwithstanding some therapeutic benefits significant side effects are associated with the use of antipsychotics, such as hyperprolactinaemia. We completed an audit cycle between April 2013 and December 2013 to evaluate the practice in the Beechpark Autism Service with respect to monitoring and managing hyperprolactinaemia in children and adolescents prescribed antipsychotics. The re-audit assessed whether the recommended guidelines and changes had been implemented. The National Institute for Health and Care Excellence guidelines were used as a gold standard for this audit. RESULTS: Basal determinations of serum prolactin improved significantly at the end of the audit cycle (28.6% v. 57%) with slight improvement in six monthly repeat prolactin monitoring (28.6% v. 39.1%) showing some change in clinical practice. However, there was minimal improvement in managing hyperprolactinaemia (0% v. 12.5%). Clinical implication There is growing awareness about hyperprolactinaemia associated with the use of antipsychotic medication in children and adolescents and the long-term effects. Clear documented guidelines will help increase and improve the monitoring and management of hyperprolactinaemia in these groups of patients. However, more needs to be done in improving the practice of monitoring and managing hyperprolactinaemia in children and adolescent prescribed antipsychotic medication giving the documented long-term effects.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».