Nanocurcumin as an Add-on to Antipsychotic Drugs for Treatment of Negative Symptoms in Patients With Chronic Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/BACKGROUND: It is well documented that one of the pathophysiological mechanisms of negative symptoms in patients with schizophrenia is hypofunction of N-methyl-d-aspartate receptors. This double-blind, placebo-controlled clinical trial was designed to assess the efficacy and safety of nanocurcumin as an adjuvant agent on psychotic symptoms, especially negative symptoms, in patients with chronic schizophrenia. METHODS/PROCEDURES: Fifty-six inpatients with stable chronic schizophrenia and predominant negative symptoms were randomized in a 1:1 ratio to nanocurcumin soft gel capsule (160 mg/d) and control groups, along with their antipsychotic regimen for 16 weeks. The efficacy of treatment was assessed by Positive and Negative Syndrome Scale, Calgary Depression Scale for Schizophrenia, Clinical Global Impressions-Severity, and Clinical Global Impressions-Improvement scales. Extrapyramidal symptoms were evaluated by Simpson-Angus Scale and Barnes Akathisia Rating Scale. Patients were assessed at baseline and weeks 4, 8, 12, and 16 after the medication started. FINDINGS/RESULTS: No significant differences were observed in demographic or clinical variables between both groups at baseline. The nanocurcumin group showed significantly greater improvement on the negative subscale (P = 0.05), the general psychopathology subscale (P < 0.001), the positive subscale (P = 0.004), total Positive and Negative Syndrome Scale (P < 0.001), Clinical Global Impressions-Severity (P < 0.001), and Clinical Global Impressions-Improvement scores (P < 0.001) in comparison with the control group at the endpoint. Extrapyramidal symptom rating scales and Calgary Depression Scale for Schizophrenia and frequency of other adverse effects were comparable between 2 groups. IMPLICATIONS/CONCLUSIONS: The present study indicates nanocurcumin as a safe and potential adjunctive treatment strategy for treatment of primary negative symptoms of schizophrenia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».