Overcoming the barriers to identifying and managing treatment-resistant schizophrenia and to improving access to clozapine: A narrative review and recommendation for clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
Clozapine is the only approved antipsychotic for treatment-resistant schizophrenia (TRS). Although a large body of evidence supports its efficacy and favorable risk-benefit ratio in individuals who have failed two or more antipsychotics, clozapine remains underused. However, variations in clozapine utilization across geographic and clinical settings suggest that it could be possible to improve its use. In this narrative review and expert opinion, we summarized information available in the literature on the mechanisms of action, effectiveness, and potential adverse events of clozapine. We identified barriers leading to discouragement in clozapine prescription internationally, and we proposed practical solutions to overcome each barrier. One of the main obstacles identified to the use of clozapine is the lack of appropriate training for physicians: we highlighted the need to develop specific professional programs to train clinicians, both practicing and in residency, on the relevance and efficacy of clozapine in TRS treatment, initiation, maintenance, and management of potential adverse events. This approach would facilitate physicians to identify eligible patients and offer clozapine as a treatment option in the early stage of the disease. We also noted that increasing awareness of the benefits of clozapine among healthcare professionals, people with TRS, and their caregivers can help promote the use of clozapine. Educational material, such as leaflets or videos, could be developed and distributed to achieve this goal. The information provided in this article may be useful to improve disease burden and support healthcare professionals, patients, and caregivers navigating the complex pathways to TRS management.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».