Adjunctive huperzine A for cognitive deficits in schizophrenia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the efficacy of huperzine A (HupA), an isolate of Huperzine serrata, in the treatment of cognitive deficits in schizophrenia spectrum disorders. METHODS: PubMed, PsycINFO, Embase, Cochrane Library, Cochrane Controlled Trials Register, WanFang, Chinese Biomedical, and China Journal Net databases were searched from inception to 15 July 2015 for randomized controlled trials (RCTs) in English or Chinese of HupA augmentation of antipsychotic drug therapy versus placebo or ongoing antipsychotic treatment. RESULTS: Twelve RCTs (n = 1117) lasting 11.7 ± 6.0 weeks met inclusion criteria. All had been conducted in China. HupA outperformed comparators on the following outcome measures: the Wechsler Memory Scale-Revised including memory quotient (weighted mean difference (WMD: 10.59; 95% confidence interval (CI): 5.65, 15.53; p < 0.0001); Wechsler Adult Intelligence Scale-Revised including verbal intelligence quotient (IQ), performance IQ, and full IQ (WMD: 3.97 to 5.66; 95%CI: 0.20, 8.58; p = 0.01 to 0.00001); Wisconsin Card Sorting Test including response administer and non-perseverative errors (WMD: -12.79 to -12.29; 95%CI: -23.70, -0.88; p = 0.03 to 0.003). In studies using the Positive and Negative Syndrome Scale (n = 7)/Brief Psychiatric Rating Scale (n = 1), the differences in total score were significant (standard mean difference: -0.77; 95%CI: -1.27, -0.27; p = 0.002). All-cause discontinuation (risk ratio: 0.67; 95%CI: 0.36, 1.24; p = 0.20) and adverse events were similar between groups. CONCLUSIONS: This review suggests that adjunctive HupA is an effective choice for improving cognitive function for patients with schizophrenia spectrum disorders. More well-designed RCTs are needed to further confirm HupA's efficacy. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| 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 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 ».