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Enregistrement W2763971560 · doi:10.7759/cureus.1772

Ethnic and Age Disparities in Patients Taking Long-acting Injectable Atypical Antipsychotics

2017· article· en· W2763971560 sur OpenAlexaff
Mateen Soleman, Nikki HT Lam, Benjamin K.P. Woo

Notice bibliographique

RevueCureus · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEthnic groupPsychiatryPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction This study will determine whether different ethnicities and different age groups receive equal amounts of long-acting atypical antipsychotics in comparison to their oral equivalents. Methods Secondary analyses of data from the Los Angeles County Department of Health Services Electronic Health Record (total N=63,134 inpatient visits) were performed. Chi-squared statistics were used to compare ethnicity and age with the use of either risperidone injectable or paliperidone palmitate (r-LAIs) versus risperidone oral. Results Among the 63,134 total inpatient visits, there were 3,011 patient visits that included the use of an atypical antipsychotic. Of these 3,011 visits, 452 (15.0%) were on r-LAIs and 2,559 (85.0%) were on risperidone oral. No statistically significant disparities were identified with the use of r-LAIs as compared to oral risperidone amongst ethnic groups (chi-square = 0.88, df = 3, p = 0.831). However, there was a statistically significant difference with the use of r-LAIs as compared to oral Risperidone amongst age groups, favoring younger patients (chi-square = 13.46, df = 3, p < 0.004). Conclusion Our data indicate a lack of ethnic disparities in prescribing long-acting atypical antipsychotics and an increased percentage of younger patients being treated with atypical depot antipsychotics over their oral equivalents.

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)0,000
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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