Pathways to Aggression in Schizophrenia Affect Results of Treatment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,010 |
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 découle