Treatment Recommendations for Tardive Dyskinesia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tardive dyskinesia is a movement disorder characterised by irregular, stereotyped, and choreiform movements associated with the use of antipsychotic medication. We aim to provide recommendations on the treatment of tardive dyskinesia. METHODS: We performed a systematic review of studies of the treatment of tardive dyskinesia. Studies were rated for methodological quality using the American Academy of Neurology Risk of Bias Classification system. Overall level of evidence classifications and grades of recommendation were made using the Scottish Intercollegiate Guidelines Network framework. RESULTS: Preventing tardive dyskinesia is of primary importance, and clinicians should follow best practice for prescribing antipsychotic medication, including limiting the prescription for specific indications, using the minimum effective dose, and minimising the duration of therapy. The first-line management of tardive dyskinesia is the withdrawal of antipsychotic medication if clinically feasible. Yet, for many patients with serious mental illness, the discontinuation of antipsychotics is not possible due to disease relapse. Switching from a first-generation to a second-generation antipsychotic with a lower D2 affinity, such as clozapine or quetiapine, may be effective in reducing tardive dyskinesia symptoms. The strongest evidence for a suitable co-intervention to treat tardive dyskinesia comes from tests with the new VMAT inhibitors, deutetrabenazine and valbenazine. These medications have not been approved for use in Canada. CONCLUSION: Data on tardive dyskinesia treatment are limited, and the best management strategy remains prevention. More long-term safety and efficacy data are needed for deutetrabenazine and valbenazine, and their routine availability to patients outside of the USA remains in question.
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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 | 0,024 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,007 |
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 ».