The Prevalence and Factors Associated With Antipsychotic Polypharmacy in a Forensic Psychiatric Sample
Notice bibliographique
Résumé
Despite clinical guidelines limiting the use of multiple concomitant antipsychotics to the most exceptional and treatment resistant cases, the prevalence of antipsychotic polypharmacy has been increasing worldwide. There has been minimal research investigating the prevalence of antipsychotic polypharmacy in forensic psychiatric samples and the correlates associated with antipsychotic polypharmacy. This cross-sectional study aimed to establish the prevalence of antipsychotic polypharmacy in a forensic psychiatric inpatient sample and to investigate the demographical, clinical, and forensic factors associated with polypharmacy. All patients (N = 142) were prescribed at least one antipsychotic at the time of the study. Antipsychotic polypharmacy was prescribed to 54.93% of patients. Logistic regression results indicated increased length of hospitalization, high/medium security level, treatment with clozapine, and depot antipsychotic prescription were predictive of being placed on an antipsychotic polypharmacy regimen. The results suggest that those who are prescribed multiple antipsychotics are long stay patients who present with higher clinical complexity. The results from this study can be used to inform clinical practice leaders about the prevalence of antipsychotic polypharmacy in a forensic psychiatric institution. More research is needed to understand the clinical justifications for prescribing multiple antipsychotics in a forensic psychiatric sample and ways to safely reduce the prevalence of antipsychotic polypharmacy.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».