The relationship between subjective well-being and dopamine D2 receptors in patients treated with a dopamine partial agonist and full antagonist antipsychotics
Notice bibliographique
Résumé
Antipsychotic drugs produce unpleasant subjective experiences, which have been associated with high levels of dopamine D2 receptor occupancy. Aripiprazole is a partial agonist antipsychotic, which is hypothesized to produce a different subjective experience profile compared to standard D2 antagonist antipsychotics. The aim of this study was to compare the effect of D2 occupancy produced by a partial agonist antipsychotic (aripiprazole) to that of antagonist antipsychotics (risperidone or olanzapine) on the subjective well-being of patients. Subjective well-being was measured using the Subjective Well-being under Neuroleptics Scale (SWN) and was related to dopamine D2 receptor occupancy using [11C]raclopride PET. Patients that were switched to aripiprazole showed improvement in their subjective well-being from 79.80 (S.D.=16.08) to 89.90 (S.D.=15.33), an effect that was sustained for 6 months. This sustained improvement was observed despite very high levels of DA D2 occupancy (82-99%), in contrast to the effects of antagonist antipsychotics on subjective well-being.
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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) | 0,001 | 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 ».