Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairment is one of the core features in schizophrenia, which is closely related to functional impairment. Despite tremendous efforts to develop pro-cognitive drugs for schizophrenia, no cognitive enhancer is currently available. Beneficial effects of antipsychotic medication on cognition have remained controversial; in fact, both typical and atypical antipsychotics have been shown to induce cognitive impairment across various domains in healthy subjects as well as patients with schizophrenia. However, data on antipsychotic dosing strategy for improvement of cognitive function have been scarce. In this presentation, the presenter will review the available evidence showing the relationship between antipsychotic dose and cognitive impairment and discuss antipsychotic dosing strategy to achieve better cognitive function. To date, a body of evidence has suggested that higher dose of antipsychotics or excessive dopaminergic blockade impairs cognitive function in patients with schizophrenia, even treated with atypical antipsychotics. Furthermore, a recent randomized controlled trial demonstrated that dose reduction of risperidone or olanzapine by half improved cognitive function without significantly increasing the risk of relapse or clinical worsening for stable patients with schizophrenia over six months. These results highlight the fact that even atypical antipsychotics can induce cognitive impairment in a dose-dependent fashion, and underscore the need for using the lowest possible dose of typical or atypical antipsychotics to minimize or prevent such cognitive side effects.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».