Sex Differences Between Female and Male Individuals in Antipsychotic Efficacy and Adverse Effects in the Treatment of Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Antipsychotics are core treatments for people living with psychotic disorders. Understanding individualised factors that influence both efficacy and adverse responses will improve outcomes. The objective of this study was to examine sex differences in antipsychotic-related efficacy and tolerability. METHODS: This was a secondary analysis of data from phase 1 and 1a of Clinical Antipsychotic Trials of Intervention Effectiveness (CATIE); participants with schizophrenia were randomly assigned to double-blinded treatment with oral olanzapine, quetiapine, risperidone, ziprasidone or perphenazine. Measures included Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), Clinical Global Impressions (CGI) scale and Calgary Depression Rating Scale, as well as self-reported side effects, medication compliance, dosage, weight measurements and various blood parameters. RESULTS: There were 1460 participants including 380 female and 1080 male individuals. Very few differences existed between male and female participants in response, adverse reactions, compliance or antipsychotic dosage. However, significantly more female participants than male participants reported constipation (28% vs 16%), dry mouth (50% vs 38%), gynecomastia/galactorrhea (11% vs 3%), incontinence/nocturia (16% vs 8%) and self reported weight gain (37% vs 24%) [all p < 0.001]. Within the risperidone treatment group, there was a significantly greater increase in prolactin levels (p < 0.001) among female participants (n = 61) than male participants (n = 159). No overall differences in clinician-rated measures, weight gain or other laboratory indicators were found. CONCLUSIONS: While overall sex differences were limited across efficacy and tolerability for antipsychotic treatment, there were some specific findings with risperidone. Further examination of sex differences within antipsychotic trials will be important to improve efficacy and reduce adverse responses across as well as individualising care for people with schizophrenia.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».