Utilization of antipsychotic medications in the youth population of Manitoba: 1996-2011
Notice bibliographique
Résumé
Serious safety concerns have been raised recently about the use of second generation antipsychotics (SGAs), in young patients. In this population based study, utilization of antipsychotics use in the youth population of Manitoba between 1996 and 2011 was determined. Rates of adverse events (diabetes, hypertension, EPS) were compared among the users of SGAs. School enrolment and high school completion rates were evaluated for young users. Databases from the Population Health Research Data Repository, housed at the Manitoba Centre of Health Policy were accessed. Increased utilization (prevalence: 2.3 to 9 per 1,000 persons; incidence: 1.2 to 2.7 per 1,000 between 2001 and 2011) of SGAs was observed in the youth population of MB. The most common diagnosis recorded were Attention Deficit Hyperactivity Disorder (56.8%), Conduct Disorders (38%) and Mood Disorders (22.7%). Olanzapine therapy seemed to be associated with a higher risk of hypertension compared to risperidone users (HR: 2.52, 95% CI: 1.20 – 5.29). Risperidone users seemed to be at higher risk of EPS than quetiapine users (HR: 0.46, 95% CI: 0.26 – 0.82). School enrolment of SGAs users appeared to be comparable to those reported for the general population. High school completion rates may be lower than those of the general population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».