Clozapine–treatment–resistant schizophrenia successfully managed with brexpiprazole combination therapy and online meta-cognitive training: A case report
Notice bibliographique
Résumé
Clozapine is considered one of the best effective strategies in treatment-resistant schizophrenia (TRS), despite up to 60% of clozapine-treated patients not adequately and/or fully achieving a clinical response either partial remission (clozapine-resistant treatment, CRT). Hence, several combination strategies to clozapine have been investigated in CRT. Hereby, we describe a 50-year-old CRT male patient successfully managed with brexpiprazole augmentation strategy. The patient was assessed at the baseline, weekly up to week 4 and monthly after that up to week 16, with the following psychopathological rating scales: Clinical Global Impression - Improvement (CGI-I), Brief Psychiatric Rating Scale (BPRS), Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS), Montgomery-Asberg Depression Rating Scale (MADRS), Young Mania Rating Scale (YMRS), Hamilton Rating Scale for Anxiety (HRS-A), Barnes Akathisia Scale (BARS), and Abnormal Involuntary Movement Scale (AIMS). At 1-month follow-up, he already showed a considerable improvement at the psychopathological assessment (63% total PANSS reduction). At 4-month follow-up, a further 50% PANSS total reduction was observed from the baseline. After 1-year of clozapine-brexpiprazole treatment, the patient was also administered an online metacognitive training (MCT) as adjunctive intervention, by reporting a further clinical improvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».