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Enregistrement W4311672397 · doi:10.1186/s12888-022-04397-x

Treatment with aripiprazole once-monthly injectable formulation is effective in improving symptoms and global functioning in schizophrenia with and without comorbid substance use – a post hoc analysis of the ReLiAM study

2022· article· en· W4311672397 sur OpenAlexafffundabout
Howard C. Margolese, Matthieu Boucher, François Therrien, Guerline Clerzius

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesLundbeck CanadaOtsuka Canada PharmaceuticalUniversity of Toronto
Mots-clésAripiprazolePost-hoc analysisSchizophrenia (object-oriented programming)ConcomitantMedicinePsychiatryPost hocInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: ReLiAM, Real-Life Assessment of Abilify Maintena, was the first reported long-term prospective non-interventional study for patients with schizophrenia treated with aripiprazole once-monthly injectable formulation (AOM) under real-life conditions. ReLiAM's primary aim was to evaluate the evolution of global functional status in patients treated with AOM for 12 months in Canada. METHODS: The objective of this post hoc analysis of the ReLiAM study is to investigate the treatment effects of real-life use of AOM over a 1-year period in the subgroup of patients with reported substance use compared with patients without substance use. RESULTS: The results of this post hoc analysis demonstrate that treatment with AOM for 12 months in patients with schizophrenia was comparably effective in improving global functioning in subgroups of patients with and without concomitant substance use. CONCLUSIONS: These results support the use of AOM for the treatment of schizophrenia in patients with or without concomitant substance use. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02131415, first posted on May 6, 2014. Overall trial status: Terminated.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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