Chlorpromazine for schizophrenia: a Cochrane systematic review of 50 years of randomised controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chlorpromazine (CPZ) remains one of the most common drugs used for people with schizophrenia worldwide, and a benchmark against which other treatments can be evaluated. Quantitative reviews are rare; this one evaluates the effects of chlorpromazine in the treatment of schizophrenia in comparison with placebo. METHODS: We sought all relevant randomised controlled trials (RCT) comparing chlorpromazine to placebo by electronic and reference searching, and by contacting trial authors and the pharmaceutical industry. Data were extracted from selected trials and, where possible, synthesised and random effects relative risk (RR), the number needed to treat (NNT) and their 95% confidence intervals (CI) calculated. RESULTS: Fifty RCTs from 1955-2000 were included with 5276 people randomised to CPZ or placebo. They constitute 2008 person-years spent in trials. Meta-analysis of these trials showed that chlorpromazine promotes a global improvement (n = 1121, 13 RCTs, RR 0.76 CI 0.7 to 0.9, NNT 7 CI 5 to 10), although a considerable placebo response is also seen. People allocated to chlorpromazine tended not to leave trials early in both the short (n = 945, 16 RCTs, RR 0.74 CI 0.5 to 1.1) and medium term (n = 1861, 25 RCTs, RR 0.79 CI 0.6 to 1.1). There were, however, many adverse effects. Chlorpromazine is sedating (n = 1242, 18 RCTs, RR 2.3 CI 1.7 to 3.1, NNH 6 CI 5 to 8), increases a person's chances of experiencing acute movement disorders, Parkinsonism and causes low blood pressure with dizziness and dry mouth. CONCLUSION: It is understandable why the World Health Organization (WHO) have endorsed and included chlorpromazine in their list of essential drugs for use in schizophrenia. Low- and middle-income countries may have more complete evidence upon which to base their practice compared with richer nations using recent innovations.
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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 | 0,016 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,043 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».