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Enregistrement W2761179140 · doi:10.1093/pch/20.5.e36a

16: Increased Risk of Metabolic Dysregulation Following 12 Months of Second-Generation Antipsychotic Treatment in Children: A Prospective Cohort Study

2015· article· en· W2761179140 sur OpenAlexaff
Rebecca Ronsley, Duc T. Nguyen, Jana Davidson, Constadina Panagiotopoulos

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisperidoneQuetiapineMedicineProspective cohort studyWeight gainDyslipidemiaPediatricsAntipsychoticMetabolic syndromeAtypical antipsychoticInternal medicineObesitySchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last two decades, prescriptions of second-generation antipsychotics (SGAs) to children have increased significantly. During this time period, there has also been a growing body of literature demonstrating an increased risk of metabolic complications in children treated with SGAs. Prospective studies clearly suggest that SGAs confer increased risk for development of weight gain and dyslipidemia over the short term (<3 months). Although long-term SGA use in children is a common practice, investigation of metabolic complications over the long-term is limited to retrospective reports. Thus, we conducted a prospective longitudinal study to assess the impact of SGAs on metabolic complications during the first 12 months of treatment. To determine the risk of developing obesity and related metabolic complications in children following long-term treatment with risperidone or quetiapine. This was a one-year naturalistic longitudinal study conducted between February 2009 and March 2012. A total of 115 children aged two to 18 years without prior exposure to SGAs were enrolled at initiation of treatment with either risperidone or quetiapine. Metabolic parameters were measured at baseline and months 6, and 12. Data of 37 participants (20 risperidone-treated and 17 quetiapine-treated) who completed 12 month monitoring were used in the analysis. After one year of SGA treatment, mean weight increased significantly by 10.8 kg (95% CI 6.6, 10.5 kg) for risperidone and 9.7 kg (95% CI 6.5, 12.8 kg) for quetiapine. BMI z-score also increased significantly in both groups (P<0.001). There was a high incidence of children becoming overweight or obese [6/15 (40.0%) for risperidone-treated and 7/14 (50.0%) for quetiapine-treated]. The mean levels of fasting glucose (for risperidone-treated) and ratio of total cholesterol to HDL cholesterol (for quetiapine-treated) increased significantly by 0.23 mmol/L (95% CI 0.03, 0.42 mmol/L) and 0.48 mmol/L (95% CI 0.15, 0.80 mmol/L), respectively. Children treated with risperidone or quetiapine are at a significant risk for developing obesity, elevated waist circumference and dyslipidemia over 12 months of treatment. These data emphasize the importance of regular monitoring for early identification and treatment of metabolic side-effects.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,833

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2015
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