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Enregistrement W2765255718 · doi:10.1176/appi.ps.201700032

Predictors of Psychotropic Polypharmacy Among Outpatients With Psychiatric Disorders and Intellectual Disability

2017· article· en· W2765255718 sur OpenAlexaff
Yona Lunsky, Miti Modi

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Services · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypharmacyMedicinePsychiatryMedical prescriptionPsychotropic medicationIntellectual disabilityPopulationOutpatient clinicAuditPsychotropic AgentMental healthNursingEnvironmental healthIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study described psychotropic prescription patterns among adults referred to a psychiatric outpatient clinic for individuals with intellectual disability and determined demographic, clinical, and organization-level predictors of receipt of three or more psychotropic medications concurrently (psychotropic polypharmacy). METHODS: To identify predictors of psychotropic polypharmacy, a retrospective chart audit was conducted for patients with intellectual disability referred (N=517) to a specialized psychiatric outpatient clinic between 2005 and 2013. RESULTS: Seventy percent of patients were prescribed at least one psychotropic medication, and 22% received psychotropic polypharmacy. Women, those living in supervised residential settings, and those with a psychiatric diagnosis in two or more diagnostic categories were more likely to receive psychotropic polypharmacy. CONCLUSIONS: Polypharmacy is a significant concern for adults with intellectual disability seeking specialized psychiatric services, with multiple contributors to prescribing practices. Both psychiatrists and family physicians can play a role in the judicious use of medications for this vulnerable population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations40
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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