[Not Available].
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Second-generation antipsychotics are commonly associated with metabolic complications. These medications are being used more frequently for the treatment of mental health disorders in children, which has stimulated the need for creating formal guidelines on monitoring their safety and effectiveness. Previous guidelines have been developed for monitoring metabolic and neurological complications. To assist practitioners who perform these monitoring procedures, a complementary set of treatment recommendations have been created for situations in which abnormal measurements or results are encountered. OBJECTIVE: To create evidence-based recommendations to assist in managing metabolic complications in children being treated with second-generation antipsychotics. METHODS: A systematic review of the literature on metabolic complications of second-generation antipsychotic medications in children was conducted. Members of the consensus group evaluated the information gathered from the systematic review of the literature and used a nominal group process to reach a consensus on treatment recommendations. Wherever possible, references were made to existing guidelines on the evaluation and treatment of metabolic abnormalities in children. RESULTS: Evidence-based recommendations are presented to assist in managing metabolic complications including weight gain; increased waist circumference; elevation in prolactin, cholesterol, triglyceride and glucose levels; abnormal liver function tests; and abnormal thyroid studies. CONCLUSION: The use of second-generation antipsychotics requires proper monitoring procedures. The present treatment guideline provides guidance to clinicians on the clinical management of metabolic complications if they occur.
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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 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,640 | 0,266 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».