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Enregistrement W2889677026 · doi:10.23889/ijpds.v3i4.957

The Use of Long-Acting Injectable Antipsychotic Therapy for Schizophrenia

2018· article· en· W2889677026 sur OpenAlexaffabout
Jason Jiang, Jeffrey A. Bakal, Pierre Chue, Mark Snaterse, Liana Urichuk, Serdar Dursun, Christopher McCabe, Finlay A. McAlister, Deborah James, Lawrence Richer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntipsychoticCohortComorbidityPsychiatrySchizophrenia (object-oriented programming)Mental healthEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionAntipsychotic medications form the cornerstone of schizophrenia treatment. However, only a minority of patients adhere to their initial antipsychotic regimen. It’s expected that Long-Acting Injectable (LAI) antipsychotics improves patient adherence to treatment, however previous research comparing the use of first generation LAI’s against oral antipsychotics reported results that were inconclusive. Objectives and ApproachExplore the effectiveness of the use of LAI’s in the delivery of mental health services in Alberta. Using linked data from AHS Analytics: Physician claims National Ambulatory Care Reporting System (NACRS), Discharge Abstract database (DAD) Pharmacy Information Network (PIN) Alberta Provincial Registry data Define a cohort of patients on antipsychotic medications. Explore and contrast outcomes related to the use of LAIs against other antipsychotic medication types. Specifically using linked data to define: Treatment Adherence Utilization of LAI vs. other medication Demographic differences Outcomes pre- and post-LAI treatment ResultsA patient cohort was established containing only cases from April 1, 2013 to March 31, 2015. Additional data was used to perform a two year washout and a one year follow-up. Case and medication definitions were determined by a team of psychiatric clinicians. Patient comorbidity information was extracted using previously validated methods. Overall, 6349 incident cases were identified. Preliminary analysis indicate: Overall patient cohort is older than expected Use of additional medication types is correlated with greater health services utilization after diagnosis Patients on only oral medications appear to have lower treatment adherence Males seem to have higher treatment adherence than females No significant differences were found between patients with rural vs. urban postal codes Conclusion/ImplicationsWe faced significant challenges when defining cases, medication use and outcomes. However, the linkage of a large number of data sources gives us powerful and multi-faceted insight into the use of antipsychotic medication use in Alberta. Future work will include work on definition validations and deeper analysis of outcomes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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