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Enregistrement W4389210383 · doi:10.1016/j.clinthera.2023.10.015

Estimating Changes in Weight and Metabolic Parameters Before and After Treatment With Cariprazine: A Retrospective Study of Electronic Health Records

2023· article· en· W4389210383 sur OpenAlexaff
Prakash S. Masand, Roger S. McIntyre, Andrew J. Cutler, Michael L. Ganz, Andrea L. Lorden, Kiren Patel, Ken Kramer, Amanda Harrington, Huy‐Binh Nguyen

Notice bibliographique

RevueClinical Therapeutics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAbbVie
Mots-clésMedicineDiscontinuationInternal medicineRetrospective cohort studyWeight changeWeight lossWeight gainBody weightObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Weight gain and associated negative cardiometabolic effects can occur as a result of mental illness or treatment with second-generation antipsychotics (SGAs), leading to increased rates of morbidity and mortality. In this analysis, we evaluated the effect of the SGA cariprazine on weight and metabolic parameters in a real-world, retrospective, observational dataset. METHODS: Electronic health records from the Optum Humedica database (October 1, 2014-December 31, 2020) were analyzed during the 12-month period before starting cariprazine (baseline) and for up to 12 months following cariprazine initiation; approved and off-label indications were included. Body weight trajectories were estimated in the overall patient cohort and at 3-, 6-, and 12-month timepoints (primary objective). Changes in hemoglobin A1c (HbA1c), low-density lipoprotein (LDL), high-density lipoprotein (HDL), and triglycerides were also evaluated (secondary objectives). Percentages of patients with clinically relevant shifts in body weight, total cholesterol, and fasting triglycerides were also determined. Discontinuation rates for metabolic regulating medications were calculated. Average predicted values were estimated by linear mixed-effects regression models. FINDINGS: A total of 2,301 patients were included; average duration of follow-up was 133.7 days. Average predicted weight change for patients during the cariprazine overall follow-up period was +2.4 kg, with predicted weight changes of +0.8 kg (n = 811), +1.1 kg (n = 350), and +1.4 kg (n = 107) at months 3, 6, and 12, respectively. Overall, the majority of patients did not experience clinically significant (≥7%) weight gain (82.8%) or loss (90.5%) after starting cariprazine. Average predicted HbA1c levels (n = 189) increased during baseline (0.15%/year) and decreased during cariprazine treatment (-0.2%/year). Average predicted triglyceride levels (n = 257) increased during baseline (15.0 mg/dL/year) and decreased during cariprazine treatment (-0.7 mg/dL/year). Predicted LDL (n = 247) and HDL (n = 255) values decreased during baseline (-7.3 and -1.1 mg/dL/year, respectively); during cariprazine treatment, LDL increased by 5.6 mg/dL/year and HDL decreased by -0.6 mg/dL/year. During follow-up, most patients did not shift from normal/borderline to high total cholesterol (<240 to ≥240 mg/dL; 522 [90.2%]) or fasting triglyceride (<200 to ≥200 mg/dL; 143 [88.8%] patients) levels; shifts from high to normal/borderline levels occurred in 44 (61.1%) patients for total cholesterol and 38 (57.6%) patients for fasting triglycerides. After starting cariprazine, the discontinuation rate per 100 patient-years was 60.4 for antihyperglycemic medication and 87.4 for hyperlipidemia medication. IMPLICATIONS: These real-world results support short-term clinical trial findings describing a neutral weight and metabolic profile associated with cariprazine treatment and they expand the dataset to include long-term follow-up.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,341 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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