The Effect of Melatonin Adjuvant on Cognitive Function and Melatonin Levels in Schizophrenia Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Schizophrenia is an important and serious mental disorder. It has been studied that serum melatonin levels were significantly decreased in schizophrenia patients. Objective: To investigate the effect of adjuvant melatonin on cognitive function and serum melatonin levels in schizophrenia patients receiving risperidone therapy Methods: This study used a randomized controlled double-blind design. Forty-four male schizophrenic patients were successfully enrolled and randomized into two groups: 22 treatment patients who received risperidone therapy (4-6 mg/day) and melatonin (5 mg/day) and 22 control patients who received risperidone and placebo. The Montreal Cognitive Assessment Indonesian version (MoCA-INA) scale and serum melatonin levels were measured before and after 8 weeks of therapy. Data were analyzed using chi-squared, independent samples t-test or Mann-Whitney and Spearman correlation tests. Results: Changes in MoCA-Ina scores were significantly different between the treatment and control groups (p<0.001), particularly in the visuospatial/executive, language, memory and orientation dimensions (p<0.05). The change in melatonin levels was also significantly different between groups (p<0.05). The decrease in melatonin levels in the treatment group was about three times lower than in the control group (-4.34 pg/mL vs. -13.61 pg/mL). There was no significant correlation between melatonin levels and MoCA-Ina scores. Conclusion: Adjuvant melatonin could improve cognitive function and slow the rate of melatonin decline in schizophrenia patients receiving risperidone.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».