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Enregistrement W2969585356 · doi:10.64719/pb.4365

Long-Term Safety and Tolerability of Valbenazine (NBI-98854) in Subjects with Tardive Dyskinesia and a Diagnosis of Schizophrenia or Mood Disorder

2025· article· en· W2969585356 sur OpenAlexaboutno aff
Richard C. Josiassen, John M. Kane, Grace Liang, Joshua Burke, Christopher O’Brien

Notice bibliographique

RevuePsychopharmacology Bulletin · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTardive dyskinesiaTolerabilityPositive and Negative Syndrome ScaleSchizoaffective disorderMedicineExtrapyramidal symptomsYoung Mania Rating ScalePopulationMoodPsychiatryMood disordersInternal medicineSchizophrenia (object-oriented programming)Major depressive disorderAdverse effectBipolar disorderPsychologyAntipsychoticManiaPsychosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The short-term safety profile of once-daily valbenazine (NBI-98854) has been evaluated in several double-blind, placebo-controlled (DBPC) trials in adults with tardive dyskinesia (TD) who had a diagnosis of schizophrenia/schizoaffective (SCHZ) disorder or mood disorder. Studies with longer treatment duration (up to 48 weeks) were conducted to evaluate the long-term safety of this novel drug in subjects with TD. Methods: The pooled long-term exposure (LTE) population included valbenazine-treated subjects from 3 studies: KINECT (NCT01688037: 6-week DBPC, 6-week open-label); KINECT 3 (NCT02274558: 6-week DBPC, 42-week blinded extension, 4-week drug-free follow-up); KINECT 4 (NCT02405091: 48-week open-label, 4-week drug-free follow-up). Safety assessments included adverse events (AEs), laboratory tests, vital signs, electrocardiograms (ECGs), and extrapyramidal symptom (EPS) scales. Psychiatric stability was monitored using the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) and Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS) (SCHZ subgroup), as well as the Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS) and Young Mania Rating Scale (YMRS) (mood subgroup). All data were analyzed descriptively. Results: The LTE population included 430 subjects (KINECT, n = 46; KINECT 3, n = 220; KINECT 4, n = 164), 71.7% with SCHZ and 28.3% with a mood disorder; 85.5% were taking an antipsychotic (atypical only, 69.8%; typical only or typical + atypical, 15.7%). In the LTE population, treatment-emergent AEs (TEAEs) and discontinuations due to AEs were reported in 66.5% and 14.7% of subjects, respectively. The TEAE incidence was lower in the SCHZ subgroup (64.4%) than in the mood subgroup (71.9%). The 3 most common TEAEs in the SCHZ subgroup were urinary tract infection (UTI, 6.1%), headache (5.8%), and somnolence (5.2%). The 3 most common TEAEs in the mood subgroup were headache (12.4%), UTI (10.7%), and somnolence (9.1%). Mean score changes from baseline to end of treatment (Week 48) indicated that psychiatric stability was maintained in the SCHZ subgroup (PANSS Total, -3.4; PANSS Positive, -1.1; PANSS Negative, -0.1; PANSS General Psychopathology, -2.2; CDSS total, -0.4) and the mood subgroup (MADRS Total, 0.0; YMRS Total, -1.2). These scores remained generally stable during the 4-week drug-free follow-up periods. In the LTE population, mean changes in laboratory parameters, vital signs, ECG, and EPS scales were generally minimal and not clinically significant. Conclusion: Valbenazine appeared to be well tolerated in adults with TD who received up to 48 weeks of treatment. In addition to long-term efficacy results (presented separately), these results suggest that valbenazine may be appropriate for the long-term management of TD regardless of underlying psychiatric diagnosis (SCHZ disorder or mood disorder).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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