L-Arginine Add-On Treatment for Schizophrenia: A Randomized, Double-Blind, Placebo-Controlled, Crossover Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle