L-Arginine Add-On Treatment for Schizophrenia: A Randomized, Double-Blind, Placebo-Controlled, Crossover Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Current drug treatments for schizophrenia are only partially effective and combination/augmentation strategies are commonly used. Nitric Oxide (NO) may play a role in the pathophysiology of schizophrenia. L-arginine is the precursor of NO. In this study, we aimed to investigate whether L-arginine add-on to current medication might improve positive, negative, and depressive symptoms in schizophrenia/ schizoaffective disorder patients in partial remission. METHOD: The study was designed as a randomized, double-blind, placebo-controlled, crossover study of L-arginine 3 g b.i.d. as an add-on treatment to the patients' usual medication. Twelve patients diagnosed with schizophrenia/schizoaffective disorder were included. The duration of the treatment was 3 weeks, with a wash-out period of 7 days before alternation for the second arm. Psychopathology was assessed with the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS), and the Clinical Global Impression (CGI) scales. The study was supported by Hacettepe University Scientific Research and Development Office (Project No: 011D0110101013) (Clinical Trials.gov Identifier: NCT02398279). RESULTS: Our analyses revealed that L-arginine 6 g/day add-on to usual treatment was not superior to placebo for positive, negative, and depressive symptoms associated with schizophrenia as assessed with PANSS, CDSS and CGI scales. CONCLUSION: In our study, L-arginine did not seem to have an effect on schizophrenia symptoms. Studies with a larger sample size, with higher doses of L-arginine, and with a longer duration are needed for a definite conclusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».