Interventions to Improve Metabolic Risk Screening Among Children and Adolescents on Antipsychotic Medication: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Antipsychotic use among youth is common and is associated with metabolic side effects such as weight gain. Guidelines recommend periodic screening of metabolic measures in youth prescribed antipsychotics; however, a guideline-to-practice gap exists. We systematically reviewed the literature to synthesize the knowledge from interventions that aim to improve antipsychotic metabolic screening. We described the interventions' effect on screening rates, the strategies used for improvement, and study quality. Methods: We conducted a systematic review of studies that attempted to improve antipsychotic metabolic risk screening practices among pediatric populations published between 2004 and August 2019. We included studies with an improvement intervention that compared screening rates before and after the intervention. We extracted data about study characteristics, screening rates in pre- and postintervention groups, strategies used to influence screening practices, and assessed studies' risk of bias. This review was prospectively registered with PROSPERO #CRD42018088241. Results: We identified six studies that demonstrated modest improvements in median metabolic screening rates for waist circumference (0%–16%), glucose (9%–39%), and lipids (11%–37%). Median postintervention screening rates were higher for weight and blood pressure (84% and 72.5%) compared with glucose and lipids (39% and 37%). Interventions used a variety of improvement strategies to address patient-, provider-, and organization-level barriers for screening, including increasing patient and provider knowledge regarding antipsychotic side effects, fostering social clinical environments that promote screening, and organizational commitment for screening antipsychotic-treated youth. All interventions were deemed at high risk of bias due to uncontrolled design and lack of adjustment for confounders. Conclusions: Included studies reported partial success in improving antipsychotic screening rates but were of poor methodological quality. Common improvement strategies may affect provider behavior to conduct metabolic screening, but these need to be tailored to local resources and organization structure. Future studies need to use rigorous methodology and theory-informed improvement strategies aligned with organizational actions to prioritize safe and judicious practice of antipsychotics among pediatric populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».