Antipsychotic-Induced Metabolic Syndrome: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia, a serious psychiatric disorder, is among the top 10 global causes of disability and affects nearly 1% of the world population. Antipsychotics constitute the best treatment for patients with schizophrenia, however, this treatment class carries a high risk of metabolic syndrome, including lipid abnormalities. Indeed, the risk of metabolic syndrome would be increased in the population with schizophrenia compared to the general population. The objective is to summarize the prevalence, the mechanisms, and the potential treatments of antipsychotic-induced metabolic syndrome. This is a narrative review of the literature. We searched the electronic database Medline, accessed through PubMed, to find studies that investigated the prevalence and treatments of metabolic syndrome in the adult population using antipsychotics. The prevalence of metabolic syndrome in patients treated with antipsychotics ranges from 37% to 63%. Antipsychotic iatrogenic effects include weight gain/increased waist circumference, dyslipidemia, insulin resistance/type 2 diabetes, and hypertension. Clozapine and olanzapine are reported to precipitate the onset of metabolic syndrome features. In patients with metabolic syndrome, an antipsychotic with less metabolic side effects such as lurasidone, lumateperone, ziprasidone, and aripiprazole should be prioritized. Unlike medications, aerobic exercise and dietetic counseling were found to be efficient as the nonpharmacologic treatment of antipsychotic-induced metabolic syndrome. Few pharmacological treatments were proven effective against weight gain in this patient population. The risk of metabolic syndrome induced by antipsychotics should be early recognized and closely monitored. Primary and secondary prevention of metabolic syndrome or onset of its feature might help reduce the risk of death for patients using 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».