Procedural Learning in Schizophrenia Can Reflect the Pharmacologic Properties of the Antipsychotic Treatments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conventional and atypical antipsychotics have different affinities for D2 receptors, and these receptors are principally located in the striatum. Given that this cerebral structure was previously found to play a major role in procedural learning, the antipsychotic treatment in schizophrenia may be determinant for the procedural learning profile of these patients. OBJECTIVE: The current study was aimed at verifying whether procedural learning differs in patients with schizophrenia treated with conventional antipsychotics and patients treated with atypical antipsychotics. METHOD: Forty-five patients with schizophrenia were divided into 3 different groups according to their pharmacologic treatment: (1) haloperidol, a classical neuroleptic with high D2 receptor affinity; (2) clozapine, an atypical neuroleptic with practically no D2 receptor affinity; and (3) risperidone, an atypical neuroleptic that nevertheless shows high D2 receptor affinity. Patients were compared to 35 control subjects on a visuomotor procedural learning task (mirror drawing). RESULTS: All patients were able to learn the task. However, those treated with haloperidol showed some degree of learning impairment, while those treated with clozapine or risperidone did not show this impairment. In addition, performance per se, regardless of the learning, was found to be affected in the haloperidol and risperidone, but not in the clozapine groups. CONCLUSION: Procedural learning in schizophrenia may be differentially affected, depending on the pharmacologic profiles of the antipsychotics used for the treatment of this illness.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».