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Enregistrement W2444512409 · doi:10.2174/1570159x14666160606093602

Antipsychotic Induced Dopamine Supersensitivity Psychosis: A Comprehensive Review

2016· review· en· W2444512409 sur OpenAlexaff
John Yin, Alasdair M. Barr, Alfredo Ramos‐Miguel, Ric M. Procyshyn

Notice bibliographique

RevueCurrent Neuropharmacology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensBC Mental Health & Substance Use ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntipsychoticTardive dyskinesiaPsychosisDopamineMedicineDopamine receptor D2Dopamine receptorNeurosciencePsychiatryDopaminergicDopamine hypothesis of schizophreniaPharmacologyPsychologySchizophrenia (object-oriented programming)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic prescription of antipsychotics seems to lose its therapeutic benefits in the prevention of recurring psychotic symptoms. In many instances, the occurrence of relapse from initial remission is followed by an increase in dose of the prescribed antipsychotic. The current understanding of why this occurs is still in its infancy, but a controversial idea that has regained attention recently is the notion of iatrogenic dopamine supersensitivity. Studies on cell cultures and animal models have shown that long-term antipsychotic use is linked to both an upregulation of dopamine D2-receptors in the striatum and the emergence of enhanced receptor affinity to endogenous dopamine. These findings have been hypothesized to contribute to the phenomenon known as dopamine supersensitivity psychosis (DSP), which has been clinically typified as the foundation of rebound psychosis, drug tolerance, and tardive dyskinesia. The focus of this review is the update of evidence behind the classification of antipsychotic induced DSP and an investigation of its relationship to treatment resistance. Since antipsychotics are the foundation of illness management, a greater understanding of DSP and its prevention may greatly affect patient outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations91
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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