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Enregistrement W3127437160 · doi:10.12788/acp.0015

Retrospective Review of Use of Adjunctive Psychostimulants in Patients with Schizophrenia

2021· article· en· W3127437160 sur OpenAlexaff
Naista Zhand, Philip D. Harvey, Roisin Osborne, Anna Hatko, Marika Stuyt, Alain Labelle

Notice bibliographique

RevueAnnals of Clinical Psychiatry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of OttawaRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)PsychosisAdjunctive treatmentRetrospective cohort studyPsychiatryCognitionAdverse effectMedicineMethylphenidatePsychologyClinical psychologyAttention deficit hyperactivity disorderInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adjunctive psychostimulants have been proposed as a potential treatment option for the management of cognitive and/or negative symptoms of schizophrenia. METHODS: The present study is a retrospective review of use of adjunctive psychostimulants among outpatients enrolled in our tertiary Schizophrenia Program between 2014 and 2019. We assessed response to treatment, adverse effects, and the impact of various clinical factors on treatment outcome. RESULTS: Of the 77 (out of 1,300) participants prescribed psychostimulants during the study period, 42.22% had chart-based evidence of significant improvement, 27.77% had minimal improvement, and 25.55% reported no change. The majority (61.9%) demonstrated improvement in attention, concentration, and/or other cognitive symptoms. Approximately one-third of cases had evidence of emergence of psychosis. Of the factors assessed, comorbid attention-deficit/hyperactivity disorder was associated with an increased likelihood of response, and higher doses of stimulants were associated with likelihood of emergence of psychosis. CONCLUSIONS: Adjunctive psychostimulants could be a potential treatment consideration to address cognitive deficits in selected patients with 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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