Clozapine clinical toolkit optimizes inpatient clozapine monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Clozapine is the most effective antipsychotic in the management of treatment-resistant schizophrenia; however, its use is challenging due to the risk of severe adverse effects. Despite the risks associated with clozapine, there is no mandatory monitoring in Canada beyond hematologic testing for agranulocytosis surveillance. This study focuses on the development, implementation, and evaluation of a clozapine clinical toolkit (CTK) targeted at optimizing inpatient clozapine use. Methods: A comprehensive literature review was conducted to identify clozapine best practices, experts were consulted, and a comprehensive clozapine CTK was developed and implemented at a large Canadian tertiary hospital in December 2018. To evaluate the CTK, a retrospective chart review was conducted to assess for change in guideline-concordant monitoring pre- and post- CTK implementation. Patients were included if they were > 18 years of age and received clozapine during inpatient admission. Results were analyzed using descriptive and inferential statistics. Results: Among the charts reviewed, 185 and 113 admissions met the pre- and post-CTK inclusion criteria, respectively. Staff used the CTK in the care of 96% of clozapine patients post implementation, and its use resulted in improvements in guideline-concordant monitoring for agranulocytosis and myocarditis. Discussion: Implementation of the clozapine CTK increased the concordance of clozapine monitoring with best practice recommendations. Future research is necessary to assess the impact of the CTK on clinical outcomes and patient satisfaction.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».