MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409778303 · doi:10.7860/jcdr/2025/0000.20888

Comparative Evaluation of Typical Antipsychotic Haloperidol with Atypical Antipsychotics Olanzapine, Risperidone and Aripiprazole in the Treatment of Stable Schizophrenia in a Tertiary Care Teaching Hospital at Dehradun, Uttarakhand, India: A Randomised Clinical Trial

2025· article· en· W4409778303 sur OpenAlexaboutno aff
Subhash Vishal Garg, Meenakshi Gupta, Sumit Khatri, Shakti B. Dutta, Mirza Atif Beg

Notice bibliographique

RevueJOURNAL OF CLINICAL AND DIAGNOSTIC RESEARCH · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAripiprazoleOlanzapineRisperidoneHaloperidolSchizophrenia (object-oriented programming)MedicineAntipsychoticPsychiatryTertiary careInternal medicinePediatricsDopamine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Schizophrenia, a chronic psychiatric disorder, significantly impacts patients’ quality of life through positive symptoms (e.g., hallucinations, delusions), negative symptoms (e.g., social withdrawal, emotional blunting) and cognitive impairments. The pharmacological treatment landscape has evolved from First-Generation Antipsychotics (FGAs) like haloperidol to Second-Generation Antipsychotics (SGAs), such as olanzapine, risperidone and aripiprazole, which aim to improve therapeutic outcomes while minimising adverse effects. However, comparative evaluations of efficacy and safety among these agents remain critical, especially in the Indian context. Aim: To compare the therapeutic efficacy and safety of the FGA haloperidol with the SGAs olanzapine, risperidone and aripiprazole in the management of stable schizophrenia. Materials and Methods: This randomised, clinical open-label, prospective study was conducted for one year which included 98 stable schizophrenia patients diagnosed according to the International Classification of Diseases -10 criteria. Participants were divided into four groups receiving haloperidol (n=24), olanzapine (n=25), risperidone (n=25), or aripiprazole (n=24). Psychometric assessments were performed using the Brief Psychiatric Rating Scale (BPRS), Positive and Negative Symptoms Scale (PANSS), Clinical Global Impression (CGI), and Calgary Depression Rating Scale (CDRS) at baseline and follow-up visits over 16 weeks. Adverse Drug Reactions (ADRs) were monitored using the World Health Organisation-Uppsala Monitoring Centre (WHO-UMC) Causality Assessment Scale. Statistical analysis included paired t-tests and Analysis of Variance (ANOVA), with significance set at p-value <0.05. Results: Olanzapine demonstrated the greatest efficacy, with significant improvements in BPRS and PANSS scores (p-value <0.0001), followed by risperidone and aripiprazole. Haloperidol showed efficacy in controlling positive symptoms but was less effective for negative and cognitive symptoms. ADRs were most frequent with haloperidol (57 events), primarily Extrapyramidal Symptoms (EPS), while SGAs exhibited better tolerability profiles with olanzapine showing the least ADRs (27 events). Weight gain and increased appetite were common among SGAs, whereas aripiprazole had the lowest metabolic disturbances. Conclusion: The study underscores the superior efficacy and safety profiles of SGAs, particularly olanzapine and risperidone, in managing stable schizophrenia. Haloperidol remains useful for acute symptom control but is less suitable for long-term therapy due to its adverse effects. These findings reinforce the importance of personalised treatment strategies to optimise schizophrenia management and improve patient outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJOURNAL OF CLINICAL AND DIAGNOSTIC RESEARCHMême sujetSchizophrenia research and treatmentTravaux en français237 207