Treatment-Resistant to Antipsychotics: A Resistance to Everything? Psychotherapy in Treatment-Resistant Schizophrenia and Nonaffective Psychosis: A 25-Year Systematic Review and Exploratory Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Approximately 30% of schizophrenia patients fail to respond to more than two antipsychotic trials. Psychosis has been traditionally thought to be scarcely accessible to psychotherapy. Nevertheless, there are increasing evidence that psychological interventions could be considered in Treatment Resistant Psychosis (TRP). Despite the relevance of the issue and the emerging neurobiological underpinnings, no systematic reviews have been published. Here we show a systematic review of psychotherapy interventions in TRP patients of the last 25 years. Methods: The MEDLINE/PubMed, ISI WEB of Knowledge and Scopus databases were searched from January 1, 1993 to January 1, 2018, for reports documenting on augmentation or substitution with psychotherapy for Treatment Resistant Schizophrenia (TRS) and TRP patients. Results: Forty-two articles have been found. Cognitive Behavioral Therapy (CBT) was the most frequently recommended psychotherapy intervention for TRS (studies, n=32, 76,2%), showing efficacy for general psychopathology and positive symptoms as documented by most of the studies, but with uncertain efficacy on negative symptoms. Other interventions showed similar results. Group therapy was supported by the appraised evidence. Few studies focused on negative symptoms. Results have also been reported in resistant early psychosis. Limitations: Bias due to the inclusion of heterogeneous clinical record. Conclusions: CBT, Psychosocial Intervention, Supportive counseling, Psychodynamic psychotherapy and other psychological interventions can be recommended for clinical practice. More studies are needed on treatment of resistant negative 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 | 0,018 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».