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Enregistrement W3027293440 · doi:10.1093/schbul/sbaa030.527

M215. FACTORS ASSOCIATED WITH CLOZAPINE RESPONSE AND RESISTANCE IN SCHIZOPHRENIA

2020· article· en· W3027293440 sur OpenAlexaff
Jimmy Lee, Jie Yin Yee, Yuen Mei See, Charmaine Tang, Boon Tat Ng, Balram Chowbay, Gary Remington

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClozapineNeurocognitiveSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryPositive and Negative Syndrome ScaleAntipsychoticAtypical antipsychoticPsychologyMedicineGlobal Assessment of FunctioningClinical psychologyCognitionPsychosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Clozapine remains the only antipsychotic with unique efficacy in treatment resistant schizophrenia (TRS). Considerable ongoing research and clinical efforts have focused on reducing barriers to clozapine use in a bid to increase rates of clozapine use to improve outcomes in TRS. However, less than half of individuals with TRS respond to clozapine, with the remainder categorised as clozapine resistant (CRS) or Ultra-resistant. It is important to deepen understanding on the development of CRS so we can identify them early, attempt to prevent/delay its onset and also explore novel treatments. In the present study, we sought to compare clozapine responders from CRS and identify factors which might be associated with CRS. Methods This study was conducted at the Institute of Mental Health, the only psychiatric facility with clozapine services in Singapore. Individuals with TRS on clozapine for at least 12 weeks and the capacity to give informed consent were enrolled into the study. Each participant underwent a clinical assessment on the Structured Clinical Interview DSM-IV-TR (SCID), Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) and Social Occupational Functioning Assessment Scale (SOFAS). We applied the Treatment Response and Resistance In Psychosis consensus criteria to define clozapine response and resistance. Brief Neurocognitive Assessment was done using the digit sequencing and symbol coding tasks from the Brief Assessment of Cognition in Schizophrenia (BACS). A fasting sample of blood was collected; assays for clozapine and norclozapine were performed using high performance liquid chromatography. To be classified as CRS, a participant must meet the below criteria: (i) not meeting symptom remission criteria on the PANSS using the Remission in Schizophrenia Working Group criteria, (ii) moderate and lower level of functioning on the SOFAS, and (iii) at least 12 weeks of clozapine treatment and plasma clozapine levels ≥ 350 ng/ml. Results A total of 91 participants were enrolled in this study and 67 (73.6%) met criteria for CRS. 1 in 4 clozapine responders had plasma clozapine levels not exceeding 350 ng/ml. There were no significant differences in age, sex, smoking status, age at onset of illness, clozapine adherence, antipsychotic polypharmacy rates and duration of clozapine use between clozapine responders and CRS. Compared to clozapine responders, individuals with CRS had statistically significantly lower BMI (26.4 vs. 23.4, p=0.008) lower rates of employment (79.2% vs. 35.8%, p<0.001), and poorer cognitive function in both digit sequencing (-0.86 vs. -1.60, p=0.011) and symbol coding (-1.09 vs. -1.88, p=0.002) tasks. In a multivariate logistic regression model with age, sex, age at onset, BMI and cognition, only BMI (OR=0.88, p=0.043) and symbol coding (OR=0.48, p=0.019) were significant variables predicting clozapine resistance. Discussion Our study highlighted a high rate of CRS and suggests that poorer cognitive function, specifically in processing speed, might be associated with the development of clozapine resistance in schizophrenia. Additionally, it was interesting to note that a higher BMI was associated with clozapine response; this lends weight to existing metabolic and lipid hypotheses of schizophrenia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,230 · 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'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

Citations0
Publié2020
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