Blood Lithium Monitoring Practices in a Population-Based Sample of Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Lithium is an effective treatment for mood disorders, but lithium level and renal monitoring every 3 months is recommended in older patients treated with lithium to prevent serious adverse events. This study examined lithium monitoring practices in a large geriatric cohort. METHODS: This population-based cohort study (N = 11,006) used linked health care administrative databases. Older lithium users (n = 5,503; mean age = 70.6 years) in Ontario, Canada, enrolled between April 1, 2002, and March 31, 2014, were propensity score matched 1:1 to valproate users (n = 5,503). The frequency with which serum lithium levels were monitored and renal and endocrine laboratory testing was done during a 1-year follow-up period was examined. RESULTS: The baseline characteristics of the 2 groups were similar. At least 1 serum lithium concentration recorded within 90, 180, and 365 days of follow-up was present in 24.1%, 42.4%, and 66.8% of lithium users, respectively. Corresponding numbers for serum creatinine were 29.6%, 50.4%, and 75.4%, respectively. While serum creatinine monitoring (hazard ratio [HR] = 1.19; 95% CI, 1.12-1.27; P < .001), thyroid-stimulating hormone monitoring (HR = 1.47; 95% CI, 1.37-1.58; P < .001), and calcium testing (HR = 1.15; 95% CI, 1.02-1.29; P = .018) were statistically higher in lithium compared to valproate users, absolute differences between groups were not clinically meaningful. CONCLUSIONS: In a geriatric Canadian community sample, lithium monitoring was infrequent and inconsistent with international standards that call for screening of lithium levels and renal function every 3 months.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».