Clozapine augmentation strategies – a systematic meta-review of available evidence. Treatment options for clozapine resistance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Treatment options for clozapine resistance are diverse whereas, in contrast, the evidence for augmentation or combination strategies is sparse. AIMS: We aimed to extract levels of evidence from available data and extrapolate recommendations for clinical practice. METHODS: We conducted a systematic literature search in the PubMed/MEDLINE database and in the Cochrane database. Included meta-analyses were assessed using Scottish Intercollegiate Guidelines Network criteria, with symptom improvement as the endpoint, in order to develop a recommendation grade for each clinical strategy identified. RESULTS: Our search identified 21 meta-analyses of clozapine combination or augmentation strategies. No strategies met Grade A criteria. Strategies meeting Grade B included combinations with first- or second-generation antipsychotics, augmentation with electroconvulsive therapy for persistent positive symptoms, and combination with certain antidepressants (fluoxetine, duloxetine, citalopram) for persistent negative symptoms. Augmentation strategies with mood-stabilisers, anticonvulsants, glutamatergics, repetitive transcranial magnetic stimulation, transcranial direct current stimulation or cognitive behavioural therapy met Grades C-D criteria only. CONCLUSION: More high-quality clinical trials are needed to evaluate the efficacy of add-on treatments for symptom improvement in patients with clozapine resistance. Applying definitions of clozapine resistance would improve the reporting of future clinical trials. Augmentation with second-generation antipsychotics and first-generation antipsychotics can be beneficial, but the supporting evidence is from low-quality studies. Electroconvulsive therapy may be effective for clozapine-resistant positive symptoms.
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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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».