Polypharmacy and psychotropic drug loading in patients with schizophrenia in Asian countries: Fourth survey of Research on Asian Prescription Patterns on antipsychotics
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of the present study was to survey the prevalence of antipsychotic polypharmacy and combined medication use across 15 Asian countries and areas in 2016. METHODS: By using the results from the fourth survey of Research on Asian Prescription Patterns on antipsychotics, the rates of polypharmacy and combined medication use in each country were analyzed. Daily medications prescribed for the treatment of inpatients or outpatients with schizophrenia, including antipsychotics, mood stabilizers, anxiolytics, hypnotics, and antiparkinson agents, were collected. Fifteen countries from Asia participated in this study. RESULTS: A total of 3744 patients' prescription forms were examined. The prescription patterns differed across these Asian countries, with the highest rate of polypharmacy noted in Vietnam (59.1%) and the lowest in Myanmar (22.0%). Furthermore, the combined use of other medications, expressed as highest and lowest rate, respectively, was as follows: mood stabilizers, China (35.0%) and Bangladesh (1.0%); antidepressants, South Korea (36.6%) and Bangladesh (0%); anxiolytics, Pakistan (55.7%) and Myanmar (8.5%); hypnotics, Japan (61.1%) and, equally, Myanmar (0%) and Sri Lanka (0%); and antiparkinson agents, Bangladesh (87.9%) and Vietnam (10.9%). The average psychotropic drug loading of all patients was 2.01 ± 1.64, with the highest and lowest loadings noted in Japan (4.13 ± 3.13) and Indonesia (1.16 ± 0.68), respectively. CONCLUSION: Differences in psychiatrist training as well as the civil culture and health insurance system of each country may have contributed to the differences in these rates. The concept of drug loading can be applied to other medical fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».