Quality of clinical management of cardiometabolic risk factors in patients with severe mental illness in a specialist mental health care setting
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».