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Enregistrement W3016216973 · doi:10.3389/fpsyt.2020.00263

The Prevalence and Factors Associated With Antipsychotic Polypharmacy in a Forensic Psychiatric Sample

2020· article· en· W3016216973 sur OpenAlexaff
Christian Farrell, Johann Brink

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypharmacyAntipsychoticMedicinePsychiatryLogistic regressionSchizophrenia (object-oriented programming)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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