Atypical antipsychotics usage in long-term follow-up of first episode schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is not clear if the role of antipsychotics in long-term clinical and functional recovery from schizophrenia is correlated. The pattern of use is a major aspect of pharmacotherapy in long-term follow-ups of schizophrenia. The aim of this study was to examine patterns of antipsychotic usage in patients with longstanding psychosis and their relationship to social outcomes. MATERIALS AND METHODS: We conducted a cross-sectional study on a cohort from a long-term outcome study. Participants were 116 first episode schizophrenia patients from Mumbai, India, who had more than 80% compliance, as reported by relatives. Patients were assessed on antipsychotic medication use and on clinical and functional parameters. RESULTS: There was a high compliance rate (72%). Most patients (77%) used atypical antipsychotics; only 10 (8.6%) patients were taking typical antipsychotics. There were no among-drug differences in the percentage of patients meeting the recommended dose: Clozapine (200-500 mg), Riseperidone (4.0-6.0 mg), Olanzapine (10-20 mg), Quetiapine (400-800 mg), Aripiprazole (15-30 mg), Ziprasidone (120-160 mg); an equivalent dosage of Chlorpromazine (300-600 mg) did not differ amongst any atypical antipsychotic subgroup. Also, we did not find any significant differences in recovery on Clinical Global Impression Severity scale (CGIS), Quality of Life (QOL), or Global Assessment of Functioning (GAF) between groups of antipsychotic drugs. CONCLUSION: This study shows that most patients suffering from schizophrenia, in a long-term follow-up, use prescribed atypical antipsychotics within the recommended limits. Also, the chlorpromazine equivalence dosages do not differ across antipsychotic medications. The outcomes on clinical and functional parameters are also similar across all second-generation antipsychotics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».