Subtyping Schizophrenia by Treatment Response: Antipsychotic Development and the Central Role of Positive Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
We have recently proposed a model for subtyping schizophrenia based on antipsychotic (AP) treatment response. Evidence suggests that APs, both old and new, are comparable in terms of efficacy; however, one AP, clozapine, is uniquely effective in one subgroup of patients (that is, those with treatment-resistant schizophrenia [TRS]). This permits us to subdivide schizophrenia into 3 specific groups: AP responsive, clozapine responsive, and clozapine resistant. Here, we integrate this model with current criteria related to TRS and ultraresistant schizophrenia, the latter referred to in our model as clozapine resistant. We suggest several modifications to existing criteria, in line with current evidence and practice patterns, particularly emphasizing the need to focus on positive symptoms. While APs can favourably impact numerous dimensions related to schizophrenia, it is their effect on positive symptoms that distinguishes them from other psychotropics. Further, it is positive symptoms that are central to AP and clozapine resistance, and it is these people that place the greatest demands on acute and long-term inpatient resources. In moving AP development forward, we advocate specifically focusing on positive symptoms and capitalizing on the evidence we have of 3 subtypes of psychosis (that is, positive symptoms) based on treatment response, implicating 3 distinguishable forms of underlying pathophysiology. Conversely, pooling these groups risks obfuscating potentially identifiable differences. Such a position does not challenge the importance of dopamine D2 receptor blockade, but rather highlights the need to better isolate those other subgroups that require something more or entirely different.
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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 | 0,015 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».