Antipsychotiques à Action Prolongée: Révision de l’algorithme QAAPAPLE
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Il y a 8 ans, un comité d’experts issus des 4 départements de psychiatrie universitaires québécois a proposé l’algorithme QAAPAPLE visant à guider les cliniciens à l’égard de l’utilisation des APAP pour les patients atteints de troubles psychotiques. Objectif : Faire une mise à jour de l’algorithme QAAPAPLE. Méthodes : Grâce à une revue qualitative et sélective de la littérature, les experts se sont intéressés à plusieurs aspects en lien avec l’utilisation des APAP et sur la pertinence de modifier l’algorithme: 1) données nouvelles sur les APAP (incluant polypharmacie et co-prescription avec clozapine, fréquence et intervalle d’administration); 2) perception et attitude sur des algorithmes et données probantes; 3) difficultés d’application des algorithmes; 4) polypharmacie impliquant les APAP et co-prescriptions avec clozapine; 5) avis des patients partenaires sur l’algorithme. Résultats : 13 méta-analyses ont été publiées et complètent les études observationnelles (incluant celles sur des registres nationaux) confirmant les avantages des APAP. La littérature apporte des précisions quant à l’utilisation de certaines associations médicamenteuses, fréquence et intervalle d’administration. L’algorithme a donc été modifié en tenant compte des avancées scientifiques. Conclusion : En interaction avec les psychiatres québécois, nous avons examiné les changements des prescriptions, la littérature, pour mieux comprendre l’utilisation de l’algorithme. Le comité a actualisé l’algorithme QAAPAPLE, pour mieux guider les cliniciens dans l’utilisation des APAP dans la trajectoire des patients atteints de psychoses dès le premier épisode et à travers les différents contextes cliniques (incluant la résistance au traitement) afin de le rendre plus flexible et convivial. Implications cliniques : Les études observationnelles (naturalistes) montrent que les APAP réduisent les rechutes, les ré-hospitalisations et la surmortalité. La palette de fréquence d’injection permet des intervalles de deux semaines à trois mois, ce qui permet un ajustement aux besoins du patient en termes de stabilité clinique et de fréquence des contacts. Les APAP restent une modalité thérapeutique sous-utilisée, un algorithme peut aider à se repérer et donc en faciliter l’utilisation. Limites : Le comité a produit une revue de la littérature narrative et systématique, plutôt que quantitative; toutefois, il s’est complètement basé sur les conclusions des méta-analyses. La participation aux sondages reliés à ce projet demeure sous optimale. Le comité n’a pas examiné la littérature concernant les aspects spécifiques reliés à la prescription d’APAP chez les personnes âgées ou les enfants.
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 | 0,034 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».