Monitoring the Effectiveness of Treatment in Women with Schizophrenia: New Specialized Cooperative Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Women with schizophrenia have specific health needs that differ from those of men and that change through successive life stages. We aimed to review the biopsychosocial literature on schizophrenia that addresses clinically important questions related to the treatment of women, including somatic morbi-mortality, hyperprolactinemia, comorbid substance use disorders, social risk factors, and medication effectiveness/safety. Data search terms were as follows: (Morbidity AND mortality) OR hyperprolactinemia OR ("substance use disorders" OR addictions) OR ("social risk factors") OR ("drug safety" OR prescription) AND women AND schizophrenia. A secondary aim was to describe a method of monitoring and interdisciplinary staff strategies. Schizophrenia patients show an increased risk of premature death from cardiovascular/respiratory disease and cancer compared to the general population. The literature suggests that close liaisons with primary care and the introduction of physical exercise groups reduce comorbidity. Various strategies for lowering prolactin levels diminish the negative long-term effects of hyperprolactinemia. Abstinence programs reduce the risk of victimization and trauma in women. Stigma associated with women who have serious psychiatric illness is often linked to reproductive functions. The safety and effectiveness of antipsychotic drug choice and dose differ between men and women and change over a woman's life cycle. Monitoring needs to be multidisciplinary, knowledgeable, and regular.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».