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Enregistrement W4297453515 · doi:10.17826/cumj.1128200

Depo antipsikotik kullanan hastalarda prolaktin düzeyi, cinsel fonksiyon, vücut kitle indeksi ve karaciğer fonksiyon testlerinin karşılaştırılması

2022· article· tr· W4297453515 sur OpenAlexaboutno aff
Gülay Taşçı, Filiz Özsoy

Notice bibliographique

RevueÇukurova medical journal (Online)/Çukurova medical journal · 2022
Typearticle
Languetr
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amaç: Bu çalışmada uzun etkili antipsikotik ilaç formları (uzun etkili paliperidon palmitat, risperidon depo ve zuklopentiksol depo) kullanan hastalarda cinsel işlev bozuklukları, vücut kitle indeksi, karaciğer fonksiyon testleri ve prolaktin düzeylerinin karşılaştırılması amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Bu çalışmaya şizofreni tanılı ve uzun etkili antipsikotik tedavisi alan hastalar dahil edildi. Tüm katılımcılara demografik veri formu, Pozitif ve Negatif Sendrom Ölçeği (PANSS), Calgary Şizofrenide Depresyon Ölçeği (CŞDÖ) ve Arizona Cinsel Yaşantılar Ölçeği (ACYÖ) uygulandı. Ardından üre, kreatinin, karaciğer fonksiyon testleri, kolesterol ve prolaktin düzeylerini değerlendirmek için venöz kan örnekleri alındı. Bulgular: Çalışmaya 95 hasta dahil edildi. Dahil edilenlerin 79’u erkek (%83.2) ve 16’sı kadındı (%16.8). Tüm hastaların yaş ortalaması 36.77±10.24 yıl idi. Vücut kitle indeksleri ortalaması ise 27.06±4.95 kg/m2 idi. Gruplar arasında ACYÖ ve CŞDÖ skorları açısından farklılık saptanmadı. Prolaktin değeri paliperidon depo kullanan hastalarda zuklopentiksol depo kullanan hastalardan yüksek olarak hesap edilmiştir. Sonuç: Sonuçlarımıza göre cinsel işlevleri etkileyen prolaktin değerleri, hastalar semptom belirtmese de uzun etkili antipsikotik kullanan hastalarda göz önünde bulundurulmalıdır. Uzun etkili antipsikotik kullanımının hem prolaktin değerleri hem de diğer laboratuvar parametrelerine olan etkileri konusunda ileri araştırmalar yapılmalıdır.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,291 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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