Improving treatment of women with schizophrenia: a review of the recent literature
Notice bibliographique
Résumé
Effective clinical management of women with schizophrenia is therapeutically challenging. While there have been recent advances in the understanding of neurobiological, hormonal, and female reproductive cycle factors that play a decisive role in the development and progression of schizophrenia in women, this knowledge has not yet been fully translated into treatment practice. The aim was to apply the best evidence available to optimally treat women with schizophrenia at various periods of the lifespan. A narrative review was conducted of recent advances (2018–2023) in aspects of schizophrenia in women that demand sex-specific treatment. Sex steroids impact antipsychotic absorption, distribution, metabolism, elimination, passage through the blood-brain barrier, and blood flow rate to the brain. For these reasons, premenopausal women with schizophrenia, as compared to male age peers, require lower doses of most antipsychotic drugs and suffer comparatively more adverse events (metabolic, sexual, and cardiovascular) at similar doses. Apart from pharmacologic treatment, women have specific reproductive planning needs and need protection from sexual exploitation and domestic abuse. In addition, when pregnant, schizophrenia women show a high risk of gestational diabetes and pre-eclampsia/eclampsia that requires prevention. Prevention is also needed against long-term health hazards for their offspring. Another period of therapeutic challenge specific to women is menopause. The collected evidence points to women-specific recommendations for both biological and psychosocial treatment strategies for schizophrenia.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».