A Review of Cardiovascular Risk Factors in Women with Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
The presence of medical comorbidities in women with psychotic disorders can lead to poor medical and psychiatric outcomes. Of all comorbidities, cardiovascular disease is the most frequent, and the one most likely to cause early death. We set out to review the evidence for cardiovascular risk factors (CRFs) in women with schizophrenia-related disorders and for interventions commonly used to reduce CRFs. Electronic searches were conducted on PubMed and Scopus databases (2017–2022) to identify papers relevant to our aims. A total of 17 studies fulfilled our inclusion criteria. We found that CRFs were prevalent in psychotic disorders, the majority attributable to patient lifestyle behaviors. We found some inconsistencies across studies with regard to gender differences in metabolic disturbances in first episode psychosis, but general agreement that CRFs increase at the time of menopause in women with psychotic disorders. Primary care services emerge as the best settings in which to detect CRFs and plan successive intervention strategies as women age. Negative symptoms (apathy, avolition, social withdrawal) need to be targeted and smoking cessation, a heart-healthy diet, physical activity, and regular sleep routines need to be actively promoted. The goal of healthier hearts for women with psychotic disorders may be difficult, but it is achievable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».