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Enregistrement W4391993082 · doi:10.1097/yic.0000000000000538

Metabolic syndrome and its relation to antipsychotic polypharmacy in schizophrenia, schizoaffective and bipolar disorders

2024· article· en· W4391993082 sur OpenAlexaff
Karim Abdel Aziz, Hind Mohd Ahmed, Émmanuel Stip, Dina Aly El‐Gabry

Notice bibliographique

RevueInternational Clinical Psychopharmacology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypharmacySchizoaffective disorderAntipsychoticMetabolic syndromeMedicineSchizophrenia (object-oriented programming)Bipolar disorderInternal medicineOlanzapinePsychiatryPsychosisPediatricsObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The risk of metabolic syndrome (MetS) has been attributed to antipsychotic use in psychiatric patients. To date, there is limited data on the relationship between antipsychotic polypharmacy and MetS in patients with schizophrenia, schizoaffective disorder and bipolar disorder. Therefore, we aimed to investigate the rate of MetS in patients with these disorders receiving antipsychotic monotherapy and polypharmacy. We conducted a cross-sectional study on patients seen between January 2017 and December 2020, collecting data on the class, type, route of administration and number of antipsychotics received. We used the American Association of Clinical Endocrinology criteria to diagnose MetS. We included 833 subjects of whom 573 (68.8%) received antipsychotic monotherapy and 260 (31.2%) received polypharmacy. Overall, 28.6% ( N = 238) had MetS with no statistical difference between the two groups. Diastolic blood pressure and receiving olanzapine were significant predictors for developing MetS. In conclusion, our study found no significant difference in the rate of MetS between antipsychotic monotherapy and polypharmacy. A number of variables were significant predictors for MetS. Our findings were consistent with other studies and warrant the need for careful choice of antipsychotics and regular screening and management of abnormal metabolic parameters.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,400 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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