MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3016645588 · doi:10.5498/wjp.v10.i4.34

Moderators and mediators of antipsychotic response in delusional disorder: Further steps are needed

2020· review· en· W3016645588 sur OpenAlexaff
Alexandre González-Rodríguez, Armand Guàrdia, Diego Palao, Javier Labad, Mary V. Seeman

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Psychiatry · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGeneralitat de Catalunya
Mots-clésAntipsychoticComorbidityPsychiatryMedicineDelusional disorderSchizophrenia (object-oriented programming)Bipolar disorderClinical psychologyPsychologyPsychosisCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Delusional disorder (DD) has been traditionally considered a relatively rare and treatment-resistant psychotic disorder. In the last decade, increasing attention has focused on therapeutic outcomes of individuals affected by this disorder. The aim of this paper is to provide a synthesis of the literature addressing two very important questions arising from DD research: (1) For which patients with DD do antipsychotic medications work best (the moderators of response); and (2) What variables best explain the relationship between such treatments and their effectiveness (the mediators of response). We searched PubMed and Google Scholar databases for English, German, French and Spanish language papers published since 2000. We also included a few classic earlier papers addressing this topic. Variables potentially moderating antipsychotic response in DD are gender, reproductive status, age, duration of illness, the presence of comorbidity (especially psychiatric comorbidity) and its treatment, brain structure, and genetics of neurochemical receptors and drug metabolizing enzymes. Antipsychotic and hormonal blood levels during treatment, as well as functional brain changes, are potential mediating variables. Some, but not all, patients with DD benefit from antipsychotic treatment. Understanding the circumstances under which treatment works best can serve to guide optimal management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld Journal of PsychiatryMême sujetSchizophrenia research and treatmentTravaux en français237 207