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Enregistrement W3019771001 · doi:10.1017/s1092852920000255

107 Examining Real World Treatment Pathways in Parkinson Disease Psychosis: Initial Findings from the INSYTE Observational Study

2020· article· en· W3019771001 sur OpenAlexaff
Jennifer G. Goldman, Susan H. Fox, Bruce Coate, Jesse LoVerme, Niccole J. Larsen, Jeff Trotter, Andrew Shim

Notice bibliographique

RevueCNS Spectrums · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesACADIA Pharmaceuticals
Mots-clésMedicineObservational studyDiseaseQuality of life (healthcare)AntipsychoticInternal medicinePsychosisParkinson's diseaseSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Study Objectives: The INSYTE study provides an understanding of the management of Parkinson disease psychosis (PDP) in actual practice settings, including use of antipsychotic (APs) and their impact on clinical, economic, and humanistic outcomes. Treatment paradigms or the benefits/consequences of various “real world” PDP treatment strategies have not been evaluated. Thus, providers may be using a wide range of AP treatment strategies that contrast with consensus recommendations. Method: The INSYTE study is enrolling up to 750 patients from up to 100 sites in the US. Data are compiled at the baseline (BL) visit and from standard-of-care follow up visits over 3 years. PDP treatment pathways are defined from 3 BL cohorts reflecting (1) no AP medication, (2) use of pimavanserin (PIM), or (3) other AP treatment. Information about APs used is collected at each follow-up visit: history, duration, dose, adjustment, and rationale for adjustment of treatment. Outcomes assessments (clinical, quality of life, disease burden) by the physician, patient, and caregiver are also collected. AP medication and outcomes data are analyzed for patients completing a BL and 1 follow up visit (FU1). Results: For 404 patients with BL and FU1 visits (mean 120.7 days from BL), 56.8% used no AP medications, 26.0% used PIM, and 13.6% used other APs at BL. The No Medication group was noted to be less severe in key BL disease parameters. Considering primary PDP treatments at BL and FU1 (including no treatment), 26 distinct pathways were being employed. 12.6% of patients had AP medication adjustments between BL and FU1 visits, most frequently from the non-PIM group. Adjustments of APs occurred in many forms: introduction of a single AP (64.7%%), introduction of multiple APs (5.9%), switching to another AP (3.9%), decreasing the number of APs (5.9%), and discontinuation (19.6%). Conclusions: Multiple, divergent AP treatment strategies for PDP exist in actual practice. No identifiable BL characteristics correlated with the broad range of AP treatment pathways. The numerous distinct AP treatment pathways utilized (n=26) reflect discordance with the updated 2019 MDS evidence-based recommendations, which recognize only 2 APs as “efficacious” and “clinically useful”: pimavanserin and clozapine. Education of healthcare professionals remains a priority for PDP management. Funding Acknowledgements: ACADIA Pharmaceuticals Inc.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,744

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)0,0010,000

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 Opus0,253
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,114 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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