Three-Year Naturalistic Study On Early Use Of Long-Acting Injectable Antipsychotics In First Episode Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Poor adherence to antipsychotics, which affects outcome, is frequent in first episode psychosis (FEP). Most randomized studies demonstrate no superiority of long-acting injectable antipsychotics (LAI-AP) over oral antipsychotics (OAP). However, participants in these studies represent a minority of patients who may benefit from LAI-AP. Mirror and naturalistic studies generally demonstrate efficacy of LAI-AP on more representative samples, but studies on FEP are scarce. Aim: To describe LAI-AP's utilization and impact on FEP outcome in a naturalistic setting. Methods: A 3-year longitudinal prospective and retrospective descriptive study of all consecutive admissions from two Early Intervention Services for psychosis (EIS) in Montréal, Canada, compared the characteristics and evolution of patients who received LAI-AP for at least 12 months to those who received OAP only. Results: From 375 FEP patients included, 26,7% received LAI-AP during their follow-up. They were more likely to have poor prognostic factors (male gender, lower premorbid functioning, homelessness, substance use disorder and schizophrenia spectrum diagnoses). Despite a more severe illness and lower functioning in the LAI-AP group, at admission and study endpoint, clinical and functional improvements were observed. Conclusion: Early prescription of LAI-AP seems beneficial in FEP with poor prognostic factors.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».