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Enregistrement W2420902253 · doi:10.1017/cjn.2016.151

P.047 Successful management of Parkinsonism in a schizophrenic patient

2016· article· en· W2420902253 sur OpenAlexvenueno aff
Young Gb, Brendan Mulroy, R Rafiq

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParkinsonismRisperidonePsychosisAntipsychoticSchizophrenia (object-oriented programming)DopaminergicCarbidopaDopamine receptor D2LevodopaDopamine receptorMedicineDopamineAntipsychotic AgentPsychiatryPsychologyInternal medicineParkinson's diseaseDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: D2 receptor antagonists have been a mainstay in treating schizophrenia. Dopamine agonists used in the treatment of Parkinsonism can aggravate psychosis. Dopaminergic drugs with emphasis on other receptor subtypes with less D2 activation could reduce Parkinsonism in schizophrenic patients without seriously aggravating Parkinsonism. Rotigitine acts primarily on D3 receptors, while activity on other dopamine receptors is 8-20 times less. We report the successful treatment of a schizophenic patient with rotigitine and contend that its effectiveness relates to rotigitine’s receptor profile. Methods: Single case study with follow-up. Results: A 67 year old woman with longstanding schizophrenia developed severe, progressive Parkinsonian features over 2 years despite stable antipsychotic therapy. More than one tablet of levodopa-carbidopa 100/25 precipitated psychosis. Risperidone was changed to cloazapine without benefit in Parkinsonism. The rotigitine patch was introduced and increased to 8 mg/24 hours without aggravating her mental status and produced considerable improvement in Parkinsonian features. Conclusions: Rotigitine is worth exploring as a treatment for severe Parkinsonism in patients with schizophrenia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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