Cognitive and Motor Function Effects of Antipsychotics in Traumatic Brain Injury: A Systematic Review of Pre-Clinical Studies
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) survivors often suffer from agitated behaviors and will most likely receive pharmacological treatments. Choosing an optimal and safe treatment that will not interfere with neurological recovery remains controversial. By interfering with dopaminergic circuits, antipsychotics may impede processes important to cognitive recovery. Despite their frequent use, there have been no large randomized controlled studies of antipsychotics for the management of agitated behaviors during the acute TBI recovery period. We conducted a systematic review and meta-analysis of pre-clinical studies evaluating the effects of antipsychotics post-TBI on both cognitive and motor recovery. MEDLINE and Embase databases were searched up to August 2, 2023. Pre-clinical studies evaluating the effects of antipsychotics on cognitive and motor functions post-TBI were considered. Risk of bias was evaluated with the Systematic Review Centre for Laboratory Animal Experimentation (SYRCLE) tool. We identified 15 studies including a total of 1188 rodents, mostly conducted in male Sprague-Dawley rats using cortical impact injury. The analysis revealed no consistent effect of haloperidol on motor functions, but risperidone was associated with a significant impairment in motor function on day 5 post-injury (7.05 sec; 95% confidence interval [CI]: 1.47, 12.62; I 2 = 92%). Other atypical antipsychotics did not result in impaired motor function. When evaluating cognitive function, haloperidol- (23.00 sec; 95% CI: 17.42–28.59; I 2 = 7%) and risperidone-treated rats (24.27 sec; 95% CI: 16.18–32.36; I 2 = 0%) were consistently impaired when compared to controls. In studies evaluating atypical antipsychotics, no impairments were observed. Clinicians should avoid the regular use of haloperidol and risperidone, and future human studies should be conducted with atypical antipsychotics.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».