Current perspectives on the recognition and management of treatment-resistant schizophrenia: challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Treatment-resistant schizophrenia (TRS) significantly impacts patients with schizophrenia, leading to a high disease burden, reduced quality of life, and functional impairment. Many patients fail to respond to standard antipsychotic treatments, requiring specialized therapeutic approaches. Clozapine remains the only approved treatment for patients with TRS, demonstrating effectiveness in reducing symptoms, hospitalizations, and risk of suicide. However, its use is often delayed due to concerns about adverse events, and the need for ongoing monitoring. AREAS COVERED: This critical perspective incorporates insights from psychiatrists in Greece and a comprehensive literature analysis that includes clinical guidelines and systematic reviews. It highlights strategies for early diagnosis and timely initiation of clozapine, while emphasizing practical challenges in its use. Recommendations emphasize reducing treatment delays and overcoming barriers such as inadequate training and hesitancy among clinicians. A comprehensive literature search was conducted on PubMed, Google Scholar, and Cochrane Library without any date restrictions to ensure a thorough review of available evidence. The initial literature search was carried out in September 2024, with a subsequent search conducted in March 2025. EXPERT OPINION: International guidelines consistently recommend clozapine as the first-line treatment for patients with TRS; nevertheless, the authors advocate enhanced awareness to optimize use. Most adverse events can be effectively managed with proper oversight, and early initiation is crucial to improving remission rates and the quality of life of patients with TRS. There is a need for systemic improvements in clinical practice, which requires evidence-based guidance to better address treatment efficacy in this challenging patient population.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».