THE HIGH INCIDENCE ILLUSION: AKATHISIA WITH ARIPIPRAZOLE
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinicians have voiced concerns over the possibly high frequency of akathesia that occur with aripiprazole use, however, the existing literature is not consistent with these observations. Aim: To compare the frequency of akathesia occuring with aripiprazole and risperidone. Method: A total of 60 patients were included in the study. Patients fulfilling the inclusion criteria were then randomly assigned into 2 groups of 30 patients each. One group is given Aripiprazole (10 mg) and the other is prescribed Risperidone (2mg). Patients of both groups were re-called on the 7th day after the start of the medication and were screened and calibrated for Akathisia using the Barnes Akathisia Rating Scale (BARS) with a cut off value of 2 or more on global assessment indicating the presence of Akathisia. The patients not having akathesia of the 7th day were put in a sub-group and were re-assessed for presence of akathesia on the 21st day following start of antipsychotic. Results: The akathesia assessment done on the 7th day revealed the presence of akathesia in two (6.67%) patients getting Aripiprazole 10 mg. One patient (3.34%) in the group receiving Risperidone 2 mg presented with akathesia of the 7th post treatment day. Furthermore, no patients in either of the sub-groups had akathisia when assessed on 21st post treatment day. One way ANOVA analysis gave p=0.895. Conclusion: The frequency of akathesia occuring with Aripiprazole is comparable to that with Risperidone and is considered low.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».