Impact of schizophrenia relapse definition on the comparative effectiveness of oral versus injectable antipsychotics: A systematic review and meta‐analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although relapse is an important outcome to measure the effectiveness of schizophrenia treatment, no standard definition exists. This review aimed at identifying definitions and measurements of schizophrenia relapse in observational studies of long‐acting injectables (LAIs) versus oral antipsychotics (OAPs) and at determining their impact on heterogeneity of comparative effectiveness estimates. A systematic review was conducted using MEDLINE and Embase (01 January 2010–11 November 2019 [date last searched]). Pragmatic searches of gray literature and snowballing were also conducted. Search outputs were screened independently by two assessors at first stage, and full‐text of potentially eligible sources at second stage. For each retained source, definition and measurement of relapse, study methods, and comparative effectiveness estimates were extracted. Heterogeneity of estimates was assessed using I 2 statistic with a threshold of 50% for substantial heterogeneity. Literature search yielded 543 sources and pragmatic searches, 21, of which 35 were eligible. Twelve definitions of relapse were found based on hospitalization/emergency department (ED) data (28 studies) or clinical assessment (5 studies). No definition was provided in five studies. According to quantitative analyses, in studies defining relapse as schizophrenia‐related hospitalization and/or ED visits over 1‐year follow‐up, LAIs were significantly more effective than OAPs. For studies measuring relapse based on all‐cause hospitalization, heterogeneity was too high for pooling; yet this definition is the most frequently found in pooled estimates published in the literature. Schizophrenia relapse definitions led to substantial heterogeneity of comparative effectiveness estimates of LAIs versus OAPs. Creating study subgroups based on relapse definition effectively reduces statistical heterogeneity.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».