Treatment-related weight gain and metabolic complications in children with mental health disorders: potential role for lifestyle interventions
Notice bibliographique
Résumé
Over 1 million Canadian children are estimated to have a mental health disorder, which are commonly treated with medications, such as second-generation antipsychotics (SGAs). Estimates suggest that SGA prescriptions to children are increasing in Canada. Although these medications are important and lifesaving components of psychiatric treatment, they are not without side effects. For some children, SGA treatment is associated with adverse metabolic complications including rapid weight gain, dyslipidemia, elevated blood pressure, and risk for type 2 diabetes. It is not clear why these complications develop, but it is assumed that SGAs stimulate appetite and food intake, and reduce resting energy expenditure leading to weight gain and that the metabolic complications occur secondary to the weight gain. Understanding the mechanisms underlying these complications is key to being able to identify children at risk and prevent and optimize treatment. In this narrative review, we provide an overview of the literature pertaining to the weight gain and metabolic complications in children treated with SGAs, highlighting the scope of the problem and the current limited research on how diet and physical activity can be used to prevent or lessen the severity of the metabolic complications and improve the long-term health trajectories of SGA-treated children. Novelty: Children are increasingly being treated with second-generation antipsychotics for mental health disorders. Dietary and physical activity assessments are not commonly considered in clinical settings. Randomized controlled trials of lifestyle interventions are needed to determine the effectiveness of mitigating the cardiometabolic complications in second-generation antipsychotic-treated children.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».