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Enregistrement W2883170565 · doi:10.1192/bjo.2018.33

Second-generation antipsychotics and metabolic side-effects: Canadian population-based study

2018· article· en· W2883170565 sur OpenAlexaffabout
Lauren Hirsch, Scott B. Patten, Lauren Bresee, Nathalie Jetté, Tamara Pringsheim

Notice bibliographique

RevueBJPsych Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolic syndromeMedicineOdds ratioBody mass indexAbdominal obesityObesityNational Cholesterol Education ProgramPopulationWaistCross-sectional studyDiabetes mellitusDemographyGerontologyEnvironmental healthInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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