New Insights in the Pharmacotherapy of Psychosis: The Example of Parkinson's Disease Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction With 10 million of patients across the world, Parkinson's disease is the second most common form of neurodegeneration, after Alzheimer's. Among half of patients develop psychotic symptoms, such as visual hallucinations and delusions, which are correlated with higher rate of placement in nursing home, are difficult to treat and severely affect quality of life, making Parkinson's disease psychosis (PDP) a major public health issue. Objectives The aim of this study is to identify treatment options that could be used to treat PDP and clarify underlying pathophysiology. Method We conducted a literature review on Pubmed, Goggle scholar and Cochrane library, using a combination of the following: “Parkinson's disease Psychosis” “visual hallucinations” “Pimavanserin” “Clozapine” “atypical anti-psychotics” 120 articles were screened. Results Considering that hallucinations arise from overactivation of dopaminergic receptors, treatment options include reducing the dopaminergic drugs used to control motor symptoms; using atypical anti-psychotics such as Risperidone, Olanzapine, Quetiapine, which often results in the worsening of extra-pyramidal symptoms. Another option is the use of low doses of Clozapine, which has been proven efficient with no worsening of non-motor symptoms, suggesting the implication of other pathways, such as serotonin. Finally, Pimavanserin, a 5-HT2A receptor inverse agonist, without any dopaminergic activity, has been demonstrated to be effective in the treatment of PDP, well tolerated and easy to use. Conclusion Serotonin inverse agonists represent a major breakthrough in the pharmacotherapy of PDP, and may lead the way to changes in the treatment of schizophrenia and other psychotic disorders. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».