Efficacy of Aripiprazole in Enhancing Cognitive Functions in Psychiatric Disorders: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Psychiatric disorders have many symptoms including decline in cognitive symptoms. Parkinson’s disease significantly affects the patient quality of life. Aripiprazole, which is atypical antipsychotic, has a unique mechanism of action that may improve cognitive functions due to its activity at dopamine D2 receptors. Materials and Methods: We adhered to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis guidelines and conducted a comprehensive search across many databases including PubMed, Scopus, Web of Science and Cochrane Library. We focused on randomised controlled trials and cohort studies that investigated the cognitive effects of Aripiprazole. Data from selected studies were extracted and analysed using RevMan and we used ROB2 and Newcastle-Ottawa Scale tools for quality and bias assessment. Results: Our meta-analysis included 751 patients from nine studies. Results indicated that Aripiprazole significantly improved working memory (standardised mean difference [SMD] 0.48, 95% confidence interval [CI] [0.18, 0.78], P = 0.002) and cognitive flexibility as measured by Trails A (SMD − 0.27, 95% CI [−0.49, −0.05], P = 0.02) and the Wisconsin Card Sorting Test Perseverations errors (SMD − 0.42, 95% CI [−0.69, −0.15], P = 0.003). However, no significant changes were observed in verbal learning (SMD 0.15, 95% CI [−0.10, 0.40], P = 0.23), verbal fluency (SMD − 0.05, 95% CI [−0.32, 0.22], P = 0.71) or performance in Trails B (SMD 0.10, 95% CI [−0.25, 0.45], P = 0.58). The Wechsler Adult Intelligence Scale-Revised Digit Symbol test also showed no significant improvement (SMD − 0.02, 95% CI [−0.28, 0.24], P = 0.86). Conclusion: Our findings demonstrated that Aripiprazole has a significant positive effect on specific cognitive functions such as working memory and cognitive flexibility in psychiatric patients. This supports its role in utility as a cognitive enhancer.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| 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 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».