Améliorer les symptômes et le tabagisme chez les personnes souffrant de schizophrénie : un manque d’effet synergique du médicament antipsychotique
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Le tabagisme est élevé chez les personnes souffrant de schizophrénie ; certains patients réclament une aide au niveau de la médication qu’ils reçoivent afin de cesser de fumer. Objectif : Parmi les traitements pharmacologiques de la schizophrénie, la clozapine peut réduire la consommation de cigarettes. Les effets de la quétiapine, un autre antipsychotique atypique partageant plusieurs propriétés structurales et pharmacologiques avec la clozapine, ont été examinés chez un groupe de fumeurs atteints de schizophrénie dans une étude exploratoire. Méthode : Vingt-et-un individus fumeurs avec un diagnostic de schizophrénie, de trouble schizo-affectif ou de trouble schizophréniforme et recevant de la quétiapine ont été évalués à l’aide du questionnaire de Fagerström pour la dépendance à la nicotine. Ils ont de plus subi des analyses de monoxyde de carbone sanguin. Résultats : Le profil tabagique des sujets n’a pas été modifié significativement par l’administration de la quétiapine, malgré une amélioration de la symptomatologie psychiatrique. Conclusion : La quétiapine ne semble pas avoir d’effet significatif sur la consommation de cigarettes chez les fumeurs souffrant de schizophrénie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".