Pharmacological therapies for early and long-term recovery in disorders of consciousness: current knowledge and promising avenues
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Disorders of consciousness (DoC) are characterized by impaired arousal and/or awareness, ranging from coma to unresponsive wakefulness syndrome, minimally conscious state, and cognitive motor dissociation. Pharmacological treatment options remain limited, complicated by the heterogeneity of etiologies, such as traumatic brain injury, stroke, and infections. The lack of rigorous clinical trials has led to off-label use of treatments, often without clear mechanistic understanding, posing challenges for effective patient care. AREAS COVERED: In this perspective, the authors report on key studies concerning the effectiveness of pharmacological interventions, including dopaminergic and GABAergic agents, antidepressants, statins, and anticonvulsants, in promoting recovery of consciousness in DoC. EXPERT OPINION: Robust longitudinal clinical trials are needed, with priority given to early subacute phase intervention. Outcomes should be better defined, considering immediate responses to medication while also increasing the emphasis on long-term quality of life. Unified functional and mechanistic frameworks are needed to guide research and foster collaboration. Furthermore, a shift toward personalized medicine would benefit this heterogeneous population. Moving forward, assessing the efficacy of more unconventional or 'paradoxical' pharmacological options in treatment plans will be essential. The authors also expect an increased use of AI tools to identify factors that best predict treatment responses.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».