Addressing Metabolic Comorbidity in Individuals With Intellectual and Developmental Disability on Antipsychotics
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/BACKGROUND: Individuals with intellectual and developmental disabilities (IDDs) are at increased risk for serious metabolic comorbidities, which is further exacerbated by the high rate of antipsychotic use in this population. There is currently a lack of literature on effective treatment options for antipsychotic-induced weight gain and metabolic abnormalities in IDD. This case series reports on the clinical use of metformin in patients with IDD on antipsychotics. METHODS/PROCEDURES: We conducted a retrospective review of patients in a novel clinical service at the Centre for Addiction and Mental Health in Toronto, Ontario, Canada for adults with IDD experiencing antipsychotic-related weight gain and other metabolic aberrations. Charts were reviewed for weight and other metabolic outcome measures before and after commencing metformin treatment. FINDINGS/RESULTS: In 11 patients referred to this clinic, the mean weight loss while on metformin treatment was 11.1 kg, with over 50% of the sample achieving clinically meaningful weight loss of >7%. Additional adaptive changes were observed for fasting glucose, glycated hemoglobin, triglyceride, and high-density lipoprotein cholesterol levels. IMPLICATIONS/CONCLUSIONS: In line with its use in severe mental illness, metformin may be a safe, effective, and accessible treatment option for patients with IDD experiencing metabolic adverse effects of antipsychotic medication. Further research and randomized controlled trials are needed to examine the efficacy of metformin in this population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».