151-LB: Impact of Concurrent Use of Selective Serotonin Reuptake Inhibitors and Second-Generation Antipsychotic Medications on Cardiometabolic Health in Children
Notice bibliographique
Résumé
Around 20% of Canadian children are diagnosed with a mental health disorder. Selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) and second-generation antipsychotics (SGAs) are common treatments. Treatment with SSRIs or SGAs is associated with increased cardiometabolic complications, and risk for type 2 diabetes in children. Little is known about the metabolic effects of concurrent use of SSRIs with SGAs. Our aim was to determine if the combination of SSRI and SGA treatment was associated with cardiometabolic complications in children. Cross-sectional data were collected from children with mental health disorders (aged 5-18 years), recruited from Child and Adolescent Psychiatry at BC Children’s Hospital. Children were classified as naïve (n=242), SSRI-treated (n=123), SGA-treated (n=112), or SSRI+SGA treated (n=98). Anthropometric data and a fasting blood sample were collected. Relationships between treatment groups and cardiometabolic risk factors were determined by adjusted linear and logistic regression models. SSRI+SGA-treated children had higher waist circumference z-scores (0.91 ± 0.89 vs. 0.48 ± 0.95; P<0.05) and a greater odds of waist circumference ≥90th percentile (OR=2.63, 95% CI: 1.34, 5.18; P<0.05) compared to SSRI-treated children. SSRI+SGA-treated children had higher plasma total cholesterol (4.63 ± 0.93 vs. 4.34 ± 0.84 mmol/L; P<0.05, adjusted by age, sex, and BMI z-scores) and a greater odds of plasma total cholesterol ≥5.18 mmol/L (OR=2.36, 95% CI: 1.05, 5.30; P<0.05, adjusted by age, sex, and BMI z-scores) than SGA-treated children. No differences in plasma fasting glucose, insulin, or insulin resistance (HOMA-IR) were observed between the treatment groups. Concurrent SSRI+SGA treatment is associated with elevated waist circumference and plasma total cholesterol in children. Our findings suggest greater cardiometabolic complications in children concurrently treated with SSRIs and SGAs. Disclosure R. Thandi: None. A. M. Wiedeman: None. A. M. Devlin: None. C. Panagiotopoulos: Advisory Panel; Self; Dexcom, Inc., Speaker’s Bureau; Self; Eli Lilly and Company. Funding BC Mental Health and Substance Use Services
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».