Adherence to Antipsychotic Adverse Effect Monitoring Among a Referred Sample of Children with Intellectual Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Despite frequent use of antipsychotic medications to target severe behavioral problems among children with intellectual disabilities (ID), there is little information as to the extent to which adverse effect monitoring is in place for this population. The aim of this pilot study was to determine the extent to which monitoring for adverse effects was documented in health records of a cohort of children with ID who had been prescribed antipsychotic medication. METHODS: Data were available on all children referred to a mental health clinic at a children's hospital in Canada who had ID and behavioral difficulties with intake appointments between September 1, 2016 and November 30, 2017. Charts of all those on antipsychotic medications were reviewed for a 12-week period to determine the extent to which adverse effect monitoring was documented using the parameters stipulated by the Canadian Alliance for Monitoring Effectiveness and Safety of Antipsychotics in Children (CAMESA), including laboratory, anthropometric, and neurological measures. RESULTS: The database was composed of 47 patients of whom 25 were on antipsychotics (56% boys; mean age 13 [SD 3] years). The most commonly used antipsychotic was risperidone (48%). The extent of adherence to the guidelines was (1) 96% for weight, height, and body mass index; (2) 84% for extrapyramidal symptom screening; (3) 80% for blood pressure; (4) 64% for abdominal girth and liver enzymes; (5) 60% for fasting plasma glucose; and (6) 56% for fasting lipids. Only 20% had all core recommended parameters documented. CONCLUSIONS: There were significant gaps in adverse effect monitoring in this cohort. Examination of variation in larger samples from multiple clinical services are required to determine the extent of this quality care gap. Several barriers to adherence are proposed with suggested solutions.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».