Oral health impacts of medications used to treat mental illness
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many psychotropic medications affect oral health. This review identified oral side effects for antidepressant, antipsychotic, anticonvulsant, antianxiety and sedative drugs that are recommended in Australia for the management of common mental illnesses and provides recommendations to manage these side-effects. METHODS: The Australian Therapeutic Guidelines and the Australian Medicines Handbook were searched for medications used to treat common mental health conditions. For each medication, the generic name, class, and drug company reported side-effects were extracted from the online Monthly Index of Medical Specialties (eMIMs) and UpToDate databases. Meyler's Side Effect of Drugs Encyclopaedia was used to identify additional oral adverse reactions to these medications. RESULTS: Fifty-seven drugs were identified: 23 antidepressants, 22 antipsychotics or mood stabilisers, and 12 anxiolytic or sedative medications. Xerostomia (91%) the most commonly reported side effect among all classes of medications of the 28 identified symptoms. Other commonly reported adverse effects included dysguesia (65%) for antidepressants, and tardive dyskinesia (94%) or increased salivation (78%) for antipsychotic medications. CONCLUSIONS: While xerostomia has often been reported as a common adverse effect of psychotropic drugs, this review has identified additional side effects including dysguesia from antidepressants and tardive dyskinesia and increased salivation from antipsychotics. Clinicians should consider oral consequences of psychotropic medication in addition to other side-effects when prescribing. For antidepressants, this would mean choosing duloxetine, agomelatine and any of the serotonin re-uptake inhibitors except sertraline. In the case of antipsychotics and mood stabilisers, atypical agents have less oral side effects than older alternatives.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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 découle