Survey on self-reported psychotropic drug prescribing practices of eating disorder psychiatrists for the treatment of young people with anorexia nervosa
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To survey current prescribing practices of psychotropic drugs by child and adolescent eating disorder (CAED) psychiatrists in the treatment of anorexia nervosa (AN). DESIGN: Cross-sectional self-administered survey. SETTING: All children and young people eating disorder services (CYP EDS) in England during a national training programme. PARTICIPANTS: 44 CAED psychiatrists practising in CYP EDS in England. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: CAED psychiatrists completed a questionnaire regarding the pattern of psychopharmacological care in AN that they provide and the medication treatment pattern at their CYP EDS. Secondary outcome measures included the process of continuing pharmacotherapy from secondary care to primary care. RESULTS: Of the 77 CYP EDS representing every team in England, 44 teams represented by a CAED psychiatrist responded, despite 13 having no psychiatrists in post at the time of the study (response rate 69%). Most (40%) respondents estimated that <10% of patients with AN were prescribed psychotropic medications. Olanzapine was reported as the most commonly prescribed medication for AN by 38% of the respondents, followed by fluoxetine (29%) and sertraline (10%). The most common minimum olanzapine initiation dose in this study was at 2.5 mg/day for a duration of 2-4 weeks, reaching a maximum dose of 5 mg/day. Most (68%) reviewed medications every week (30%) or every 2 weeks (38%). Over 50% of the respondents reported continuation of olanzapine prescribing within the CYP EDS teams. CONCLUSIONS: This nationally representative survey showed that despite a lack of evidence, psychotropic medications are commonly prescribed to a minority of patients, most frequently, olanzapine. Further evidence is needed on which patients may potentially benefit from pharmacotherapy as an adjunct to psychological interventions.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».