Long-term effects of risperidone<i>versus</i>haloperidol on verbal memory, attention, and symptomatology in schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
There is evidence in the literature that cognitive functions in schizophrenia (SC) may be improved by atypical neuroleptics (NLPs) in contrast to typical medication, but there is still controversy regarding this apparent superiority of atypical drugs. In this study, we assessed the differential effects of risperidone and haloperidol on verbal memory, attention, and psychiatric symptoms in SC. The performance of 28 SC participants, randomly assigned to risperidone (2-6 mg/day) or haloperidol (2-40 mg/day), was compared with that of healthy controls. The California Verbal Learning Test (CVLT), the d2 Cancellation Test, and the Positive and Negative Symptoms Scale were administered at baseline and 3, 6, and 12 months. Relative to controls, all SC participants showed markedly impaired verbal memory and processing speed at each assessment period. There was no differential effect between the two NLPs on CVLT and d2 performance. However, risperidone was more effective than haloperidol in reducing psychiatric symptoms. Improvement in symptom severity was not associated with improvement in neurocognitive performance on these specific tests. Neither conventional nor atypical neuroleptic medications improved neurocognitive functioning over a 12-month follow-up, suggesting that psychopathological improvement under risperidone is independent of cognitive function.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».