Antipsychotics deprescribing in schizophrenia: trends and associated characteristics in Belgium and Québec
Notice bibliographique
Résumé
Background : Antipsychotic polypharmacy (APP) is common worldwide in schizophrenia, while switch to antipsychotic monotherapy reduces adverse effects. Canada has been the leader in deprescribing policies in the last decades. Aims : To detect factors, including countries, associated with successful antipsychotic deprescribing after a psychiatric hospitalisation. Methods : Retrospective data were collected in a tertiary care hospital in Montreal (QC, Canada) and compared to data collected in 6 Belgian hospitals, in 2020-2021. Adult inpatients with a diagnosis of schizophrenia or schizoaffective disorder and discharged from a psychiatric unit after an acute hospitalisation were included. Results : At discharge, the daily number of antipsychotics had decreased in 22.2% of the 63 Canadian and 9.9% of the 516 Belgian patients, and increased in 17.5% of the Canadian and 24.3% of the Belgian patients. Living in a residential facility (OR=2.51, 95% CI 1.05-4.39), ≥2 previous antipsychotic trials (OR=15.38, 95% CI 3.62-65.36), having an antipsychotic side effect (OR=1.86, 95% CI 1.01-3.44), being in a general hospital (OR=2.28, 95% CI 1.09-4.75) and in Canada (OR=4.13, 95% CI 1.48-11.5) increased the odds of successful antipsychotic deprescribing at hospital discharge. Patients with a LAI (OR=0.51, 95% CI 0.26-0.98), prior clozapine use (OR=0.36, 95% CI 0.13-0.95), a greater antipsychotic exposure (OR=0.35, 95% CI 0.2-0.61) and a higher number of hypno-sedatives (OR=0.65, 95% CI 0.43-0.98) were less likely to have a deprescription. Conclusion : Antipsychotic deprescribing is feasible and already performed in identifiable patients, settings or situations. Patients hospitalised in Canada are more likely to have a deprescription than in Belgium.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».