Second-generation antipsychotics and metabolic side-effects: Canadian population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of second-generation antipsychotics (SGA) has increased in recent years; however, their use and effect on metabolic outcomes has been poorly characterised in population-level studies.AimsThis study aimed to determine the associations between SGA use and metabolic indicators in a general population. METHOD: We used data from the Canadian Health Measures Survey, a cross-sectional survey of Canadian households. Participants were Canadians aged 3-79 years, living in one of the ten provinces. Several metabolic indicators were examined, including weight, body mass index, waist circumference, hypertension, diabetes and two definitions of metabolic syndrome. RESULTS: The proportion of Canadians taking an SGA tripled over the study period. SGA use was significantly associated with hypertension (odds ratio 1.94, 95% CI 1.07-3.55) and abdominal obesity in adults, as defined by the National Cholesterol Education Program-Adult Treatment Panel III (odds ratio 2.62, 95% CI 1.45-4.71). CONCLUSIONS: Evidence of metabolic dysfunction with SGAs is seen in the Canadian population, along with a rapid increase in prevalence of use since 2007.Declaration of interestNone.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».