1664 – Evaluation Of The Effectiveness Of Treatment Response Applying Panss, Gaf And Moca In Patients With Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Schizophrenia (SCH) is considered the most serious psychiatric disorder with complex pathogenetic and pathophysiological mechanisms and inadequate treatments. Objectives Given the association of psychotropic medication and cognitive, functional, and neuropsychiatric symptoms (NPS), the use of certain measuring instruments among patients who suffer from schizophrenia is important because the quantification of treatment effects is crucial for optimizing the management of patients with schizophrenia. Aims To assess the efficacy of antipsychotic therapy in schizophrenic patients with predominantly negative and positive symptoms, cognitive impairment and social, occupational and psychological dysfunction. Methods Two main groups were selected for analysis: (N=34) included patients taking first-generation antipsychotics (FGAs) and (N=16) included patients taking second generation antipsychotics (SGAs). We used the Positive and Negative Syndrome Scale (PANNS), Global Assessment Functioning (GAF) and Montreal Cognitive Assessment Scale (MOCA). Results Out of the total number of examinees (n=50), 15/50 (30%) were males and 35/50 (70%) were females; the age of onset was 38.4±1.77; duration of illness (mean±SD) 32.5±5.00; SANS-Total (mean±SD) (23.82±9.962); SAPS-Total (mean ±SD) (28.6±9.74). Analysis of the PANSS scale bipolar index shows that patients on SGA, on average, had lower scores (2.37±12.5) compared to patients on FGA (5.91 ±9.61). Conclusions Preliminary evidence showed that there are no significant advantages in the use of atypical antipsychotics compared with typical ones in a group of patients suffering from schizophrenia. It is important to realize what role the advancement of antipsychotics has played and what still needs to be accomplished to further improve the outcome of sch patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».