Efficacy of Olanzapine and Risperidone in Schizophrenia: A Randomized Double-Blind Crossover Design
Notice bibliographique
Résumé
This article compares the efficacy of olanzapine and risperidone for positive and negative symptoms using an 18-week, randomized, double-blind, crossover design. The hypotheses were that olanzapine would be more efficacious for treating negative symptoms, and that risperidone would be superior in treating positive symptoms. Positive and negative symptoms scores improved throughout treatment, regardless of medication type. Differences between the medications were found for negative and general psychopathology rating scales. Overall, olanzapine led to greater improvements in negative symptoms than did risperidone. When each scale was analyzed individually, greater improvements were found for olanzapine on Positive and Negative Symptoms Scale (PANSS) General,PANSS total, and Scale for the Assessment of Negative Symptoms (SANS)attention. A nearly significant trend favoring olanzapine was found for the Calgary Depression Scale. Several negative symptom subscales followed a nonsignificant trend toward olanzapine being more efficacious than risperidone.Thus, there was a very consistent pattern of greater efficacy for olanzapine, particularly for negative symptoms. Despite the small number of subjects, this study shows the potential of a within-subject design to elucidate differences in efficacy.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».