Can genetics inform the management of cognitive deficits in schizophrenia?
Notice bibliographique
Résumé
There is no doubt that schizophrenia has a significant genetic component and a number of candidate genes have been identified for this debilitating disorder. Of note, several of these are implicated in cognition. Cognitive deficits constitute core symptoms of schizophrenia, and while current antipsychotic treatment strategies aim to help psychosis-related symptomatology, the cognitive symptom domain is largely inadequately treated. A number of other pharmacological approaches (e.g. using drugs that target specific neurotransmitter systems) have also been attempted for the amelioration of cognitive deficits in this population; however, these too have had limited success so far. Psychological interventions appear promising, though there has been speculation regarding whether or not these produce long-term functional improvements. Pharmacogenetic studies of the cognitive effects of currently available antipsychotics, although in relatively early stages, suggest that the treatment of cognitive deficits in schizophrenia may be advanced by focusing on genetic variants associated with specific cognitive dysfunctions in the general population and using this to match the most relevant pharmacological and/or psychological interventions with the genetic and cognitive profiles of the target population. Such a strategy would encourage bottom-up advances in drug development and provide a platform for individualised treatment of cognitive deficits in schizophrenia.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».