Baseline serum prolactin in drug-naive, first-episode schizophrenia and outcome at five years: is it a predictive factor?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Serum prolactin is influenced by antipsychotic use but its relationships with psychopathology and general functioning are not clear. This study aimed to assess these relationships. DESIGN: Serum prolactin levels were measured in patients with schizophrenia before being treated with antipsychotics and at various follow-up points. SETTING: The study was conducted in a nongovernmental psychiatric treatment center in Mumbai, India. PARTICIPANTS: The participants included 30 male and 30 female drug-naïve patients with schizophrenia and 31 control participants. MEASUREMENTS: The severity of psychopathology at baseline, three weeks, six weeks, and five years following treatment was assessed using a modified Brief Psychiatric Rating Scale. The Global Assessment of Functioning questionnaire was used at baseline and five years follow up. RESULTS: Contrary to our hypotheses, prolactin levels in male but not female patients at baseline were twice those of control volunteers. Correlations between prolactin, Brief Psychiatric Rating Scale, and Global Assessment of Functioning measurements were not significant for any time point up to six weeks, but were only significant at the five-year follow-up appointments, indicating that those patients with higher levels of serum prolactin had a better outcome at five years. CONCLUSION: Baseline serum prolactin levels in drug-naive patients with schizophrenia may be used for long-term prognosis, but are not reliable indicators of psychopathology and prognosis in the short term. Future research is needed to conclude with confidence whether or not prolactin can be used as a biomarker of psychopathological and overall functioning in schizophrenia.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».