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Enregistrement W2905812279 · doi:10.2147/ndt.s186474

A literature-based algorithm for the assessment, management, and monitoring of drug-induced QTc prolongation in the psychiatric population

2018· review· en· W2905812279 sur OpenAlexaff
Monica Zolezzi, Lydia Cheung

Notice bibliographique

RevueNeuropsychiatric Disease and Treatment · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensGrey Nuns Community Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQT intervalTorsades de pointesProlongationPopulationPsychiatryMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Certain psychotropics and a number of other medications used to treat medical conditions in psychiatric patients can increase the risk of prolonging the corrected QT (QTc) interval on the electrocardiogram, which puts patients at risk of life-threatening ventricular arrhythmias such as torsades de pointes. Pharmacists are often consulted about medications which are known to prolong the QTc interval. Although this information is often accessible, advising how to identify, assess, manage, and refer psychiatric patients at risk for drug-induced QTc prolongation is more challenging. OBJECTIVES: The objective of this project was first to review the literature, which describes guidelines and recommendations for the assessment and management of drug-induced QTc prolongation, and then to design an algorithm to be used by pharmacists working closely with mental health professionals or who provide care to psychiatric patients. METHODS: A review of the literature was undertaken. Predefined keywords were used to perform the database search in MEDLINE, EMBASE, and International Pharmaceutical Abstracts to identify reviews, reports and guidelines on the assessment, prevention and monitoring of drug-induced QTc prolongation with an emphasis on psychotropic medications and management in the psychiatric population. RESULTS: The electronic database search retrieved 637 relevant citations. These were initially screened by title and all duplicates were removed. The abstracts were then reviewed for relevancy based on the inclusion/exclusion criteria. Additional citations were retrieved from the bibliography of the articles identified in the initial search. A total of 79 articles describing QTc prolongation in the psychiatric population were thoroughly examined, but only 31 articles were selected to guide the development of the algorithm. CONCLUSION: The literature-based algorithm developed provides a stepped-based approach for the assessment, monitoring, and management of drug-induced QTc prolongation in the psychiatric population. The algorithm may assist mental health clinicians in the decision-making process when psychiatric patients are prescribed medications known to increase the QTc interval.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,008
Bibliométrie0,0620,029
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0070,012
Science ouverte0,0070,006
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,007

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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