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Enregistrement W2896589442 · doi:10.2174/1570163815666181008151718

Aripiprazole: An FDA Approved Bioactive Compound to Treat Schizophrenia- A Mini Review

2018· review· en· W2896589442 sur OpenAlexaboutno aff
Arvind Kumar, Harpreet Singh, Amrita Mishra, Arun Kumar Mishra

Notice bibliographique

RevueCurrent Drug Discovery Technologies · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAripiprazoleSchizophrenia (object-oriented programming)MedicinePharmacologyTraditional medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Aripiprazole, a synthetic compound, obtained by chemical modification of the structure of quinolinone is considered as an atypical antipsychotic drug. The present review is an attempt to summarize the updated information related to reported chemistry and pharmacology of Aripiprazole. DEVELOPMENT: Aripiprazole, under development by Otsuka Pharmaceutical, was approved by the U.S. Food and Drug Administration (USFDA) by the end of 2002 with an aim to treat patients with schizophrenia. This drug got approved by European Commission in February 2013 to treat the patients having severe manic episodes in bipolar I disorder Additionally, it got approval in Japan in January 2006 and in Canada in 2014. Pharmacology: Aripiprazole shows high specificity for dopamine receptor especially D2 and D3, serotonin 5-HT1A and serotonin 5-HT2A receptors, reasonable specificity for dopamine D4, serotonin 5- HT2C and 5-HT7, alpha1-adrenergic and histamine H1 receptors. It also shows moderate specificity for the serotonin reuptake. The major side effects include headache, agitation, akithesia, anxiety, tachycardia, insomnia, postural hypotension, constipation, vomiting, dizziness, nervousness and somnolence. CONCLUSION: The present article embarks the available information on Aripiprazole with emphasis on its clinical pharmacology, mechanism of action, pharmacokinetics, pharmacodynamics, metabolism and clinical trials.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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