QTc prolongation in patients with schizophrenia taking antipsychotics: Prevalence and risk factors
Notice bibliographique
Résumé
Background: QTc prolongation is one of the possible complications in patients with schizophrenia taking antipsychotics, which leads to malignant cardiac arrhythmia. No meta-analysis has been reported assessing the prevalence and correlated risk factors for QTc prolongation. Methods: This meta-analysis aimed to assess the evidence for the prevalence of QTc prolongation and correlated risk factors in patients with schizophrenia taking antipsychotics. Web of Science and PubMed were searched according to preset strategy. The quality of research was assessed by the Newcastle–Ottawa Scale (NOS). Results: In all, 15 studies covering 15,540 patients with schizophrenia taking antipsychotics were included. Meta-analysis showed that the prevalence of QTc prolongation in patients with schizophrenia taking antipsychotics was about 4.0% (95% confidence interval (CI): 3.0%–5.0%, p < 0.001). The prevalence was about 4.0% in Asia (95%CI: 3.0%–6.0%, p < 0.001), about 5.0% in Europe (95%CI: 2.0%–7.0%, p < 0.001), and about 2.0% in America (95%CI: 1.0%–3.0%, p < 0.001). Sensitivity analyses indicated the robustness of the result. Publication bias analysis reported a certain publication bias ( t = 3.37, p = 0.012). Meta-regression suggested that female and elderly patients were clinically associated with a higher prevalence of QTc prolongation. According to included studies, smoking, comorbidity of cardiovascular disease, and abnormal levels of high-density lipoprotein/low-density lipoprotein might be related to QTc prolongation in patients with schizophrenia taking antipsychotics. Conclusions: The prevalence of QTc prolongation in patients with schizophrenia taking antipsychotics was about 4.0%. Female and elderly patients were more likely to experience QTc prolongation. Close electrocardiogram monitoring was suggested in these at-risk populations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».