Can Slow Personalized Titration Using C-Reactive Protein Monitoring Decrease the High Rates and Mortality of Clozapine-Associated Myocarditis Seen in Some Countries? A Call for Research
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/BACKGROUND: The hypothesis that slower personalized titration may prevent clozapine-associated myocarditis and decrease the disproportion incidence of 3% found in Australia was not described in a recent Australian article in this journal. METHODS: Six countries in addition to Australia have published information suggesting a similar incidence of clozapine-associated myocarditis. On September 19, 2023, PubMed searches were updated for articles from the United States, Korea, Japan, Canada, New Zealand, and Turkey. FINDINGS/RESULTS: An incidence of 3.5% (4/76) was found in a US hospital, but US experts were the first to propose that clozapine-associated myocarditis may be a hypersensitivity reaction associated with rapid titration and possibly preventable. Koreans and Japanese are of Asian ancestry and need lower minimum therapeutic doses for clozapine than patients of European ancestry. A 0.1% (2/1408) incidence of myocarditis during clozapine titration was found in a Korean hospital, but pneumonia incidence was 3.7% (52/1408). In 7 Japanese hospitals, 34% (37/110) of cases of clozapine-associated inflammation were found during faster titrations (based on the official Japanese titration) versus 13% (17/131) during slower titrations (based on the international titration guideline for average Asian patients). Recent limited studies from Canada, New Zealand, and Turkey suggest that slower personalized titration considering ancestry may help prevent clozapine-associated myocarditis. IMPLICATIONS/CONCLUSIONS: Other countries have very limited published data on clozapine-associated myocarditis. Based on a recent Australian case series and these non-Australian studies, the author proposes that Australia (and other countries) should use slow personalized titration for clozapine based on ancestry and c-reactive protein monitoring.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 ».