The efficacy of cariprazine on cognition: a post hoc analysis from phase II/III clinical trials in bipolar mania, bipolar depression, and schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To investigate the effect of cariprazine on cognitive symptom change across bipolar I disorder and schizophrenia. Methods Post hoc analyses of 3- to 8-week pivotal studies in bipolar I depression and mania were conducted; one schizophrenia trial including the Cognitive Drug Research System attention battery was also analyzed. Outcomes of interest: Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale [MADRS], Functioning Assessment Short Test [FAST], Positive and Negative Syndrome Scale [PANSS]). LSMDs in change from baseline to end of study were reported in the overall intent-to-treat population and in patient subsets with specified levels of baseline cognitive symptoms or performance. Results In patients with bipolar depression and at least mild cognitive symptoms, LSMDs were statistically significant for cariprazine vs placebo on MADRS item 6 (3 studies; 1.5 mg=−0.5 [P<.001]; 3 mg/d=−0.2 [P<.05]) and on the FAST Cognitive subscale (1 study; 1.5 mg/d=−1.4; P=.0039). In patients with bipolar mania and at least mild cognitive symptoms, the LSMD in PANSS Cognitive subscale score was statistically significant for cariprazine vs placebo (3 studies; −2.1; P=.001). In patients with schizophrenia and high cognitive impairment, improvement in power of attention was observed for cariprazine 3 mg/d vs placebo (P=.0080), but not for cariprazine 6 mg/d; improvement in continuity of attention was observed for cariprazine 3 mg/d (P=.0012) and 6 mg/d (P=.0073). Conclusion These post hoc analyses provide preliminary evidence of greater improvements for cariprazine vs placebo across cognitive measures in patients with bipolar I depression and mania, and schizophrenia, suggesting potential benefits for cariprazine in treating cognitive symptoms.
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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 | 0,017 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».