Prevalence of metabolic syndrome in a population served by assertive community treatment teams: a retrospective chart review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Metabolic syndrome (MetS) is defined as the co-occurrence of risk factors for both type 2 diabetes and cardiovascular disease. This includes abdominal obesity, hyperglycemia, dyslipidemia, and hypertension. MetS is associated with significant morbidity and mortality from cardiovascular events and from all-cause mortality. MetS occurs at a higher rate in patients with serious mental illness compared to the general population. Methods: A retrospective chart review was performed to determine the MetS prevalence and antipsychotic prescribing patterns for patients followed by 2 assertive community treatment teams (ACTTs; n=59). MetS criteria including blood pressure, body mass index, waist circumference, fasting cholesterol, and fasting blood sugar levels were extracted. Additional information including patient demographics, psychiatric diagnosis, and prescription medications were also collected and analyzed. Results: The prevalence of the MetS among ACTT patients was 52.5%. The use of the metabolically favorable antipsychotic aripiprazole (n=10) remains limited in this population. There were no patients in this sample who were prescribed ziprasidone, lurasidone, or asenapine, all of which are associated with limited metabolic side effects. Conclusion: MetS is prevalent among patients with severe and persistent mental illness followed by ACTTs. Despite the high rate of MetS in this patient population, the use of antipsychotics with favorable metabolic profiles remains limited. Keywords: metabolic syndrome, atypical antipsychotics, severe and persistent mental illness
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».