Body mass index, waist circumference, insulin, and leptin plasma levels differentiate between clozapine-responsive and clozapine-resistant schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Between 25% and 50% of patients suffering from treatment-resistant schizophrenia fail to achieve a clinical response with clozapine. The rapid identification and treatment of this subgroup of patients represents a challenge for healthcare practice. AIMS: To evaluate the relationship between metabolic alterations and the clinical response to clozapine. METHODS: A multicenter, observational, case-control study was performed. Patients diagnosed with schizophrenia treated with clozapine were eligible (minimum dose 400 mg/d for at least 8 weeks and/or clozapine plasma levels ⩾ 350 µg/mL). According to the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) total score, patients were classified as clozapine-responsive (CR) (<80 points) or clozapine non-responsive (CNR) (⩾80 points). Groups were compared based on demographic and treatment-related characteristics, together with body mass index (BMI), waist circumference, insulin, leptin, and C-reactive protein plasma levels. Plasma levels of clozapine and its main metabolite, nor-clozapine, were measured in all the participants. In addition, the potential relationship between PANSS scores and leptin or insulin plasma levels was assessed. RESULTS: A total of 46 patients were included: 25 CR and 21 CNR. BMI and waist circumference, fasting insulin and leptin plasma levels were lower in the CNR group, while C-reactive protein was not different. Moreover, significant negative correlations were observed between PANSS positive and general psychopathology subscores, on one hand, and insulin and leptin plasma levels, on the other hand, as well as between PANSS negative subscores and leptin plasma levels. CONCLUSIONS: Our results suggest that the lack of metabolic effect induced by clozapine is associated with the lack of clinical response.
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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 | 0,001 |
| 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 ».