EANM perspective on clinical PET and SPECT imaging in schizophrenia-spectrum disorders: a systematic review of longitudinal studies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: There is a need for biomarkers in psychiatry to improve diagnosis, prognosis and management, and with confirmed value in follow-up care. Radionuclide imaging, given its molecular imaging characteristics, is well-positioned for translation to the clinic. This systematic review lays the groundwork for integrating PET and SPECT imaging in the clinical management of schizophrenia-spectrum disorders. Methods: Systematic search of PubMed, Embase, Web of Science and Cochrane library databases was conducted from the earliest date available until February 2024. The focus was on longitudinal studies evaluating PET or SPECT imaging in individuals with a schizophrenia-spectrum or another psychotic disorders. Quality assessment was done using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), NIH scale for before-after studies and Cochrane Risk of Bias tool version 2 (Cochrane RoB2). Studies were further categorised into three groups: preclinical and diagnosis, predicting disease course or personalising treatment. Results: Fifty-six studies were included in the systematic review investigating in total 1329 patients over a median of 3 months. Over two-thirds used PET tracers, whereas the remaining studies employed SPECT tracers. The most frequently investigated system was dopaminergic transmission, followed by cerebral metabolism and blood flow. [18F]FDOPA demonstrated large effect size in predicting conversion of subjects at risk and treatment response. Additionally, treatment dosage could be optimised to reduce side effects using [123I]IBZM or [11C]raclopride. Conclusion: Molecular imaging holds significant promise for real-life application in schizophrenia, with two particularly encouraging avenues being the prediction of conversion/response to antipsychotic medication and the improved management of antipsychotic dosage. Further longitudinal studies and clinical trials will be essential for validating both the clinical effectiveness and economic sustainability, as well as for exploring new applications.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».