Prévalence et caractéristiques de l'association de neuroleptiques chez une cohorte de patients souffrant de troubles psychotiques
Bibliographic record
Abstract
Objectifs: La prescription combinée de médications antipsychotiques est fréquente, měme si elle n'est pas toujours justifiée par des données objectives. Il importe donc de déterminer l'ampleur de cette pratique et de mieux connaître les caractéristiques des patients concernés, afin notamment de pouvoir déterminer quelles associations étudier préférentiellement. Méthode: Les patients souffrant de troubles psychotiques et suivis pendant au moins un an dans une consultation ambulatoire de psychiatrie à Genève ont été étudiés ( n = 253). Les prescriptions qui leur ont été administrées à l'inclusion et pendant cette période ont été relevées, de měme que des données sociodémographiques et cliniques. Résultats: Trente-six pour cent des patients se sont vu prescrire une association de neuroleptiques pendant la période de suivi. Ces patients se distinguent par des caractéristiques évolutives défavorables: moins d'activité, assistance financière, placement en foyer, nombreuses hospitalisations avec début plus précoce du trouble. Trois quarts des patients ne changent pas de traitement pendant la période considérée. La stabilité du traitement est associée avec l'observance et l'absence d'hospitalisation pendant la période de suivi. Conclusion: L'association de neuroleptiques est fréquente et sans étayage scientifique, principalement chez des patients qui présentent des caractéristiques évolutives défavorables. Ces options thérapeutiques sont probablement des stratégies relativement inefficaces. De plus, ces pratiques risquent de compliquer l'évolution de ces patients, celle-ci étant déjà caractérisée par des éléments défavorables.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".