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Enregistrement W1550186761 · doi:10.1139/jpn.0334

Understanding antipsychotic “atypicality”: a clinical and pharmacological moving target

2003· review· en· W1550186761 sur OpenAlexaffvenue
Gary Remington

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2003
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntipsychoticPsychologyCognitive psychologyNeuroscienceSchizophrenia (object-oriented programming)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of a number of new antipsychotics in the last decade has generated considerable excitement regarding the treatment of schizophrenia and related psychotic conditions. Clinically, it has produced changing expectations regarding treatment outcome, while academically it has encouraged a re-evaluation and expansion of theories of the pathophysiology of schizophrenia and antipsychotic activity. In this review, the development of antipsychotics is traced, beginning with chlorpromazine's introduction in the early 1950s, and followed to the present. Despite 50 years of use and a plethora of antipsychotics available worldwide, our conceptualization of their major mode of action remains essentially unchanged. It was shortly after their development that attention turned to the importance of dopamine, and in particular the dopamine D2 receptor. Current thinking has elaborated on this model, with serotonin and glutamate receiving the greatest attention most recently, but D2 antagonism remains the sine qua non of antipsychotic activity. Although the notion of "atypical" remains somewhat of a moving target, we do have at our disposal a new generation of antipsychotics that reflect a different clinical profile from their conventional counterparts. The precise degree of these differences and the underlying mechanisms remain unclear, however. The direction new antipsychotic development takes will undoubtedly hinge on answers to these questions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,316
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,155 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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