Antipsychotic utilization trajectories three years after initiating or reinitiating treatment of schizophrenia: A state sequence analysis approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to describe the utilization patterns of antipsychotic (AP) medication in patients with schizophrenia (SCZ), three years after initiating or reinitiating a given AP. METHODS: Based on medico-administrative information on patients living in Quebec (Canada), this retrospective cohort study included 6444 patients with a previous diagnosis of SCZ initiating or reinitiating AP medication between January 1, 2012, and December 31, 2014, with continuous coverage by public drug insurance. For each day of follow-up (1092 days), patient was either exposed to one of the chosen categories of APs, or to none. This patient's sequence of AP exposure overtime has been referred to as the "antipsychotic utilization trajectory". These trajectories were analyzed using a State Sequence Analysis, an innovative approach which provides useful visual information on the continuation and discontinuation patterns of use over time. RESULTS: Clozapine and long-acting injectable second-generation APs had the best continuation and discontinuation patterns over 3 years among all other groups, including less switching of APs, while oral first-generation APs had the poorest patterns. These findings were comparable among incident and non-incident cohorts. Oral second-generation antipsychotics, excluding clozapine, had a poorer continuation and discontinuation pattern than long-acting injectable antipsychotics. CONCLUSION: State Sequence Analysis provides a clear representation of treatment adherence in comparison with dichotomous indicators of adherence or discontinuation. Consequently, this innovative method has shed light on the impact of the AP chosen to initiate or reinitiate treatment in SCZ, which has been identified as a key factor for long-term treatment continuation and discontinuation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».