Treatment resistance in schizophrenia: a meta-analysis of prevalence and correlates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the prevalence and correlates of treatment-resistant schizophrenia (TRS) through a systematic review and meta-analysis. METHODS: Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) criteria, an electronic search was performed in PubMed and Embase through May 17, 2022. All study designs that assessed a minimum of 20 schizophrenia-spectrum patients and provided data on TRS prevalence or allowed its calculation were included. Estimates were produced using a random-effects model meta-analysis. RESULTS: The TRS prevalence across 50 studies (n = 29,390) was 36.7% (95%CI 33.1-40.5, p < 0.0001). The prevalence ranged from 22% (95%CI 18.4-25.8) in first-episode to 39.5% (95%CI 32.2-47.0) in multiple-episode samples (Q = 18.27, p < 0.0001). Primary treatment resistance, defined as no response from the first episode, was 23.6% (95%CI 20.5-26.8) vs. 9.3% (95%CI 6.8-12.2) for later-onset/secondary (≥ 6 months after initial treatment response). Longer illness duration and recruitment from long-term hospitals or clozapine clinics were associated with higher prevalence estimates. In meta-regression analyses, older age and poor functioning predicted greater TRS. When including only studies with lower bias risk, the TRS prevalence was 28.4%. CONCLUSION: Different study designs and recruitment strategies accounted for most of the observed heterogeneity in TRS prevalence rates. The results point to early-onset and later-onset TRS as two separate disease pathways requiring clinical attention.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 découle