Antipsychotics and Risks of Cardiovascular and Cerebrovascular Diseases and Mortality in Dwelling Community Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the effect of antipsychotic agents on cardiovascular and cerebrovascular diseases (CVD/CEV) and mortality risks in the older population living in a community. A cohort of 42,650 new users of antipsychotic agents was built using Quebec healthcare databases (1998-2011). The outcomes were CVD/CEV and mortality incidence in 5 years of follow-up in the total cohort, sub-cohort of patients with no schizophrenia/dementia, sub-cohort with schizophrenia, and sub-cohort with dementia. Comparisons were made between the new users who continued the treatment (adherent level ≥ 60%) vs. those ceasing treatment (adherence level < 60%) using inverse probability of treatment weighting and Cox models. Comparing high adherence vs. low levels, CVD/CEV risk was increased by 36% in the sub-cohort with schizophrenia for atypical antipsychotic users and by 25% in the sub-cohort with dementia for typical antipsychotic users. An increasing mortality risk of 2- to 3-fold was linked with the typical antipsychotic use in all cohorts except the sub-cohort with schizophrenia; in addition, mortality risk is linked with the use of high vs. low doses. Antipsychotics were not linked with CVD/CEV risk, except for atypical antipsychotics in patients with schizophrenia and typical antipsychotics in patients with dementia. The mortality risk was linked with the use of typical antipsychotics and the dose used.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».