Effects of antipsychotic treatment on cardio-cerebrovascular related mortality in schizophrenia: A subanalysis of a systematic review and meta-analysis with meta-regression of moderators
Notice bibliographique
Résumé
To further explore the role of different antipsychotic treatments for cardio-cerebrovascular mortality, we performed several subgroup, sensitivity and meta-regression analyses based on a large previous meta-analysis focusing on cohort studies assessing mortality relative risk (RR) for cardio-cerebrovascular disorders in people with schizophrenia, comparing antipsychotic treatment versus no antipsychotic. Quality assessment through the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and publication bias was measured. We meta-analyzed 53 different studies (schizophrenia patients: n = 2,513,359; controls: n = 360,504,484) to highlight the differential effects of antipsychotic treatment regimens on cardio-cerebrovascular-related mortality in incident and prevalent samples of patients with schizophrenia. We found first generation antipsychotics (FGA) to be associated with higher mortality in incident samples of schizophrenia (oral FGA [RR=2.20, 95 %CI=1.29-3.77, k = 1] and any FGA [RR=1.70, 95 %CI=1.20-2.41, k = 1]). Conversely, second generation antipsychotics (SGAs) and clozapine were associated with reduced cardio-cerebrovascular-related mortality, in prevalent samples of schizophrenia. Subgroup analyses with NOS score ≥7 (higher quality) demonstrated a significantly increased cardio-cerebrovascular disorder-related mortality, among those exposed to FGAs vs SGAs. Meta-regression analyses demonstrated a larger association between antipsychotics and decreased risk of mortality with longer follow-up, recent study year, and higher number of adjustment variables. Overall, this subanalysis of a systematic review contributes to the evolving understanding of the complex role of antipsychotic treatment for cardio-cerebrovascular mortality in schizophrenia, paving the way for more targeted interventions and improved patient outcomes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».