Antipsychotics and glucose metabolism: how brain and body collide
Notice bibliographique
Résumé
Since the serendipitous discovery of the first antipsychotic (AP) drug in the 1950s, APs remain the cornerstone of treatment for schizophrenia. A shift over the past two decades away from first-generation, conventional APs to so-called "atypical" (or 2nd/3rd generation) APs parallels acknowledgment of serious metabolic side-effects associated in particular with these newer agents. As will be reviewed, AP drugs and type 2 diabetes are now inextricably linked, contributing to the three- to fivefold increased risk of type 2 diabetes observed in schizophrenia. However, this association is not straightforward. Biological and lifestyle-related illness factors contribute to the association between type 2 diabetes and metabolic disease independently of AP treatment. In addition, APs have a well-established weight gain propensity which could also account for elevated risk of insulin resistance and type 2 diabetes. However, compelling preclinical and clinical evidence now suggests that these drugs can rapidly and directly influence pathways of glucose metabolism independently of weight gain and even in absence of psychiatric illness. Mechanisms of these direct effects remain poorly elucidated but may involve central and peripheral antagonism of neurotransmitters implicated not only in the therapeutic effects of APs but also in glucose homeostasis, possibly via effects on the autonomic nervous system. The clinical relevance of studying "direct" effects of these drugs on glucose metabolism is underscored by the widespread use of these medications, both on and off label, for a growing number of mental illnesses, extending safety concerns well beyond schizophrenia.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».