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Enregistrement W2333723698 · doi:10.1097/yic.0000000000000125

Factors associated with relapse in schizophrenia despite adherence to long-acting injectable antipsychotic therapy

2016· article· en· W2333723698 sur OpenAlexaboutno aff
Larry Alphs, Henry A. Nasrallah, Cynthia A. Bossie, Dong‐Jing Fu, Srihari Gopal, David M. Hough, Ibrahim Turkoz

Notice bibliographique

RevueInternational Clinical Psychopharmacology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJanssen Scientific Affairs
Mots-clésRisperidoneAntipsychoticMedicineSchizophrenia (object-oriented programming)Relapse preventionInternal medicineSchizoaffective disorderProportional hazards modelPsychiatryPost-hoc analysisPsychosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many patients with schizophrenia will relapse despite uninterrupted antipsychotic (AP) long-acting therapy (LAT). This exploratory analysis examined variables associated with relapse despite ensured adherence to LAT. This was a post-hoc exploratory analysis of a 1-year study of risperidone long-acting injection in patients with stable schizophrenia or schizoaffective disorder (NCT00297388; N=323). Patients were discontinued from previous oral APs and randomly assigned to biweekly intramuscular injections of risperidone long-acting injectable 50 (n=163) or 25 mg (n=161) for 52 weeks. Cox proportional hazards regression models examined variables putatively associated with relapse. A total of 59/323 (18.3%) patients relapsed over 12 months despite continuous AP LAT. Variables associated with the risk of relapse included illness duration (6.0% increase each year; P=0.0003) and country (Canada vs. USA, 4.7-fold risk increase; P=0.0008). When illness duration was further categorized as ≤5, 6-10, and >10 years, patients with an illness duration of >10 versus ≤5 years were at greatest risk of relapse (>10 vs. ≤5 years associated with a 4.4-fold increase in the risk of relapse; P=0.0181). Findings suggest that patients with more chronic illness have a greater risk of relapse despite ensured treatment adherence, supporting the need for early intervention to prevent the deleterious effects of chronicity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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