Pathways to Aggression in Schizophrenia Affect Results of Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia elevates the risk for aggressive behavior and violent crime, and different approaches have been used to manage this problem. The results of such treatments vary. One reason for this variation is that aggressive behavior in schizophrenia is heterogeneous in origin. This heterogeneity has usually not been accounted for in treatment trials nor is it adequately appreciated in routine clinical treatment planning. Here, we review pathways that may lead to the development of aggressive behavior in patients with schizophrenia and discuss their impact on treatment. Elements in these pathways include predisposing factors such as genotype and prenatal toxic effects, development of psychotic symptoms and neurocognitive impairments, substance abuse, nonadherence to treatment, childhood maltreatment, conduct disorder, comorbid antisocial personality disorder/psychopathy, and stressful experiences in adult life. Clinicians' knowledge of the patient's historical trajectory along these pathways may inform the choice of optimal treatment of aggressive behavior. Clozapine has superior antiaggressive activity in comparison with other antipsychotics and with all other pharmacological treatments. It is usually effective when aggressive behavior is related to psychotic symptoms. However, in many patients, aggression is at least partly based on other factors such as comorbid substance use disorder, comorbid antisocial personality disorder/psychopathy, or current stress. These conditions which are sometimes underdiagnosed in clinical practice must be addressed by appropriate adjunctive psychosocial approaches or other treatments. Treatment adherence has a crucial role in the prevention of aggressive behavior in schizophrenia patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».