Effect of atypical antipsychotics on body weight in geriatric psychiatric inpatients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Studies suggest that antipsychotic-induced weight gain is not a great concern in the elderly population. This study investigated the weight change in elderly patients with various treatment duration and antipsychotics. Part 1 of the study was to determine whether atypical antipsychotics induced weight change in elderly patients. Part 2 was to determine whether certain atypical antipsychotics induced more weight change in elderly patients. Methods: In Part 1, a retrospective chart review was done on 115 geriatric inpatients. After exclusion, patients were divided into four groups: control ( n = 17), new treatment ( n = 18), long-term treatment ( n = 13), and medication switch groups ( n = 8). In Part 2, a retrospective medication review was performed on 169 geriatric inpatients. After exclusion, patients were divided into three groups: aripiprazole ( n = 18), olanzapine ( n = 49), and risperidone ( n = 57). Body weights were obtained at two different time points. Results: No significant difference in weight change was observed among the control (1.5 kg), new treatment (0.8 kg), long-term treatment (−0.3 kg), and medication switch (1.9 kg) groups. No significant difference in weight change was observed between patients with and without dementia (0.8 and 1.1 kg, respectively). The weight change in the aripiprazole group (−2.0 kg; −2.30% from baseline) was significantly different from the weight change in the olanzapine group (0.7 kg; 1.87% from baseline; p < 0.05), but not from the risperidone group (−0.4 kg; −0.45% from baseline). Clinically significant weight gain (>7% increase in body weight) occurred in 14.3% of the olanzapine patients, a percentage significantly higher than the 3.5% in the risperidone group. Conclusion: Although atypical antipsychotics were generally weight neutral in the geriatric population, aripiprazole and olanzapine were associated with significant weight loss and weight gain, respectively.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».