Treating Negative Symptoms in Schizophrenia: an Update
Notice bibliographique
Résumé
Interest in the negative symptoms of schizophrenia has increased rapidly over the last several decades, paralleling a growing interest in functional, in addition to clinical, recovery, and evidence underscoring the importance negative symptoms play in the former. Efforts continue to better define and measure negative symptoms, distinguish their impact from that of other symptom domains, and establish effective treatments as well as trials to assess these. Multiple interventions have been the subject of investigation, to date, including numerous pharmacological strategies, brain stimulation, and non-somatic approaches. Level and quality of evidence vary considerably, but to this point, no specific treatment can be recommended. This is particularly problematic for individuals burdened with negative symptoms in the face of mild or absent positive symptoms. Presently, clinicians will sometimes turn to interventions that are seen as more "benign" and in line with routine clinical practice. Strategies include use of atypical antipsychotics, ensuring the lowest possible antipsychotic dose that maintains control of positive symptoms (this can involve a shift from antipsychotic polypharmacy to monotherapy), possibly an antidepressant trial (given diagnostic uncertainty and the frequent use of these drugs in schizophrenia), and non-somatic interventions (e.g., cognitive behavioral therapy, CBT). The array and diversity of strategies currently under investigation highlight the lack of evidence-based treatments and our limited understanding regarding negative symptoms underlying etiology and pathophysiology. Their onset, which can precede the first psychotic break, also means that treatments are delayed. From this perspective, identification of biomarkers and/or endophenotypes permitting earlier diagnosis and intervention may serve to improve treatment efficacy as well as outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».