Critical review of antipsychotic polypharmacy in the treatment of schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Antipsychotic polypharmacy remains prevalent; it has probably increased for the treatment of schizophrenia in real-world clinical settings. The current evidence suggests some clinical benefits of antipsychotic polypharmacy, such as better symptom control with clozapine plus another antipsychotic, and a reversal of metabolic side-effects with a concomitant use of aripiprazole. On the other hand, the interpretation of findings in the literature should be made conservatively in light of the paucity of good studies and potentially serious side-effects. Also, although the available data are still limited, two smaller-scale clinical trials provide preliminary evidence that converting antipsychotic polypharmacy to monotherapy could be a valid and reasonable treatment option. Several studies have explored strategies to change physicians' antipsychotic polypharmacy prescribing behaviours. These have revealed that, while the impact of purely educational interventions may be limited, more aggressive procedures such as directly notifying physicians by letters or phone calls can be more effective in reducing antipsychotic polypharmacy. In conclusion, antipsychotic polypharmacy can work for some clinically difficult conditions; however, it should be the exception rather than the rule and may be avoidable in many patients. More importantly, the paucity of the data clearly emphasizes the need for further investigations on not only advantages and disadvantages of antipsychotic polypharmacy, but also regarding effective interventions in already prescribed polypharmacy regimens.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».