Addressing clozapine under-prescribing and barriers to initiation
Notice bibliographique
Résumé
Clozapine use has declined, despite its superior antipsychotic efficacy in treatment-resistant schizophrenia. Implications for clozapine underutilization include suboptimal treatment outcomes and increased hospitalizations. Many barriers preventing the use of clozapine have been described in the literature, including suboptimal knowledge and poor perceptions. The aim of this study was to assess psychiatry prescribers' perception and knowledge of clozapine. A survey was distributed to advanced practice providers, psychiatrists, and trainees (i.e. residents and fellows) at 10 medical centers within the US and Canada. The survey asked respondents about their perception of clozapine use and assessed their pharmacotherapeutic knowledge of clozapine. Two hundred eleven individual submitted completed surveys of a possible 1152; a response rate of 18.3%. There were no statistically significant differences between the advanced practice provider plus psychiatrist groups and the trainee group for most perception (eight of nine) and knowledge (eight of nine) questions. The knowledge questions with the lowest scores pertained to clozapine reinitiation and myocarditis. The majority of all respondents (144, 68.2%) felt that clozapine prescribing was a burden. Findings of this study support the need for continued clozapine education regardless of a prescriber's age/experience. Future studies to assess barriers to clozapine prescribing should extend beyond academic centers.
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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».