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Enregistrement W4213437299 · doi:10.1080/08039488.2022.2039288

Quality of clinical management of cardiometabolic risk factors in patients with severe mental illness in a specialist mental health care setting

2022· article· en· W4213437299 sur OpenAlex
Petter Andreas Ringen, Elisabeth Lund-Stenvold, Ole A. Andreassen, Torfinn Lødøen Gaarden, Cecilie B. Hartberg, Erik Johnsen, Silje Myklatun, Kåre Osnes, Kirsten Sørensen, Kjetil Sørensen, Serena Tonstad, John Abel Engh, Anne Høye

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueNordic Journal of Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRéseau de cancérologie Rossy
Mots-clésMedicinePsychiatryMental healthMental illness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Cardiometabolic disease in patients with severe mental illness is a major cause of shortened life expectancy. There is sparse evidence of real-world clinical risk prevention practice. We investigated levels of assessments of cardiometabolic risk factors and risk management interventions in patients with severe mental illness in the Norwegian mental health service according to an acknowledged international standard. METHODS: We collected data from 264 patients residing in six country-wide health trusts for: (a) assessments of cardiometabolic risk and (b) assessments of levels of risk reducing interventions. Logistic regressions were employed to investigate associations between risk and interventions. RESULTS: Complete assessments of all cardiometabolic risk variables were performed in 50% of the participants and 88% thereof had risk levels requiring intervention according to the standard. Smoking cessation advice was provided to 45% of daily smokers and 4% were referred to an intervention program. Obesity was identified in 62% and was associated with lifestyle interventions. Reassessment of psychotropic medication was done in 28% of the obese patients. Women with obesity were less likely to receive dietary advice, and use of clozapine or olanzapine reduced the chances for patients with obesity of getting weight reducing interventions. CONCLUSIONS: Nearly nine out of the ten participants were identified as being at cardiometabolic high risk and only half of the participants were adequately screened. Women with obesity and patients using antipsychotics with higher levels of cardiometabolic side effects had fewer adequate interventions. The findings underscore the need for standardized recommendations for identification and provision of cardiometabolic risk reducing interventions in all patients with severe mental illness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle