Does early antipsychotic response predict long‐term treatment outcome?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Early antipsychotic response within the first 2-3 weeks of treatment can predict short-term outcomes after several months. We conducted the current study to determine whether the predictive value of early antipsychotic response persists throughout long-term treatment over multiple years. METHODS: In this observational study, we conducted follow-up assessments of 64 patients with first-episode psychosis an average of 25 months after they began antipsychotic treatment. Patients were initially randomized to receive haloperidol or olanzapine, but treatment after the acute hospitalization period was not controlled. Regression analyses were used to determine whether early improvement on the Brief Psychiatric Rating Scale at 2 or 3 weeks predicted longer term improvement at follow-up. We conducted secondary analyses to determine whether early response could predict extrapyramidal side effects at follow-up. RESULTS: Early response to haloperidol at 2 weeks predicted Brief Psychiatric Rating Scale improvement on longer term follow-up (p = .002). Longer term improvement was not predicted by early response to olanzapine at 2 weeks (p = .726) or 3 weeks (p = .541). Rates of extrapyramidal side effects did not differ between treatment groups and were not predicted by early response. CONCLUSION: These results demonstrate the long-term prognostic value of early haloperidol response. The predictive value of early olanzapine response may be less robust.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».