MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387077880 · doi:10.1007/s11920-023-01458-0

Antipsychotic-Induced Weight Gain in Severe Mental Illness: Risk Factors and Special Considerations

2023· review· en· W4387077880 sur OpenAlex
Nicolette Stogios, Bailey Humber, Sri Mahavir Agarwal, Margaret Hahn

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Psychiatry Reports · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreDiabetes CanadaUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntipsychoticPsychological interventionPsychiatryScope (computer science)Weight gainClinical PracticeSchizophrenia (object-oriented programming)MEDLINEIntensive care medicineFamily medicineBody weightInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Weight gain is a disconcerting issue experienced by patients treated with antipsychotics (APs). This review summarizes current knowledge on the prevalence, etiology, and risk factors for antipsychotic-induced weight gain (AIWG), and evidence for interventions, including special considerations. RECENT FINDINGS: Predisposing risk factors for AIWG include lack of prior AP exposure, sex, and age. AP dose and duration of exposure are additional treatment-related factors that may contribute to this issue. Among current approaches to target AIWG, metformin has the most evidence to support its use, and this is increasingly reflected in clinical guidelines. While lifestyle approaches are recommended, cost-effectiveness and scalability represent limitations. More research is needed to identify newer treatment options and inform clinical recommendations for AIWG. Concerns around scope of practice in psychiatry to address AIWG and related comorbidities will require enhanced training opportunities and interdisciplinary collaborations, as well as updated position statements/practice guidelines emphasizing prevention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle