Optimal Doses of Specific Antipsychotics for Relapse Prevention in a Nationwide Cohort of Patients with Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESIS: Optimal doses of most antipsychotics in the maintenance treatment of schizophrenia are unknown. We aimed to study the risk of severe relapse indicated by rehospitalization for different dose categories of 15 most frequently used antipsychotics in monotherapy in Finland. STUDY METHODS: We studied the risk of rehospitalization (Adjusted Hazard Ratio, aHR) associated with six antipsychotic monotherapy dose categories (as time-varying dose, measured in defined daily dose, DDDs/day) in a nationwide cohort of persons diagnosed with schizophrenia (n = 61 889), using within-individual analyses to eliminate selection bias. STUDY RESULTS: Among the 15 most widely used antipsychotics, 13 had a U- or J-shaped dose-response curve, showing the lowest risks of relapse for doses of 0.6-<1.1 DDDs/day vs nonuse of antipsychotics. The exceptions were oral perphenazine (aHR = 0.72, 95% CI = 0.68-0.76, <0.6 DDDs/day), and olanzapine-long-acting injectable (LAI), which had the lowest aHR of any antipsychotic (aHR = 0.17, 95% CI = 0.11-0.25, 1.4-<1.6 DDDs/day). Certain risperidone and perphenazine doses <0.9 DDD/day were associated with 21%-45% lower risk of rehospitalization (P < .001) than the standard dose of 0.9-1.1 DDD/day (ie, 5 mg for risperidone and 30 mg for perphenazine). CONCLUSIONS: For most antipsychotics, the risk of severe relapse was the lowest during use of standard dose. Our results suggest that olanzapine LAI is highly effective in dose ranges >0.9 DDD/day, and especially at 1.4-<1.6 DDDs/day (405 mg/4 weeks) associated with substantially lower risk of rehospitalization than any dose of any other antipsychotic. The current WHO standard dose definitions appear to be clearly too high for perphenazine and somewhat too high for risperidone.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».