Antipsychotic Use and Risk of Low-Energy Fractures in People With Schizophrenia: A Nationwide Nested Case-Control Study in Finland
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low-energy fractures (LEF) are more frequent in people with schizophrenia than the general population, and the role of prolactin-increasing antipsychotics is unknown. STUDY DESIGN: We conducted a nested case-control study using Finnish nationwide registers (inpatient, specialized outpatient care, prescription drug purchases). We matched each person with schizophrenia aged 16-85 years and incident LEF (cases) with 5 age/sex/illness duration-matched controls with schizophrenia, but no LEF. We investigated the association between cumulative exposure (duration, and Defined Daily Doses, DDDs) to prolactin-increasing/sparing antipsychotics and LEF. Adjusted conditional logistic regression analyses were performed. Sensitivity analyses were conducted. STUDY RESULTS: Out of 61 889 persons with schizophrenia between 1972 and 2014, we included 4960 cases. Compared with 24 451 controls, 4 years or more of exposure to prolactin-increasing antipsychotics was associated with increased risk of LEF (adjusted odds ratio (aOR) from aOR = 1.22, 95%CI = 1.09-1.37 to aOR = 1.38, 95%CI = 1.22-1.57, for 4-< 7 />13 years of exposure, respectively), without a significant association for prolactin-sparing antipsychotics. All cumulative doses higher than 1000 DDDs of prolactin-increasing antipsychotics were associated with LEF (from aOR = 1.21, 95%CI = 1.11-1.33, 1000-<3000 DDDs, to aOR = 1.64, 95%CI = 1.44-1.88, >9000 DDDs). Only higher doses of prolactin-sparing antipsychotics reached statistical significance (aOR = 1.24, 95%CI = 1.01-1.52, 6000-<9000 DDDs, aOR = 1.45, 95%CI = 1.13-1.85, >9000 DDDs). Sensitivity analyses confirmed the main analyses for prolactin-increasing antipsychotics. For prolactin-sparing antipsychotics, significant associations were limited to extreme exposure, major LEF, older age group, and males. CONCLUSIONS: Long-term exposure to prolactin-increasing antipsychotics at any dose, and high cumulative doses of prolactin-sparing antipsychotics is associated with significantly increased odds of LEF. Monitoring and addressing hyperprolactinemia is paramount in people with schizophrenia receiving prolactin-increasing antipsychotics.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».