Parkinsonisme induit par les antipsychotiques
Bibliographic record
Abstract
Les antipsychotiques de première génération (APG) et les antipsychotiques de seconde génération (ASG) aident au traitement symptomatique des troubles psychotiques. Or, ils peuvent parfois induire des réactions extrapyramidales, notamment le parkinsonisme, lesquelles peuvent exacerber les déficits cognitifs déjà présents. La présente étude explore la relation entre la mémoire de travail et le parkinsonisme induit par des antipsychotiques chez les personnes composant avec un trouble psychotique. Sept participants de 20 à 35 ans traités avec des antipsychotiques de seconde génération pour un trouble psychotique sont recrutés. La MATRICS Consensus Cognitive Battery (MCCB) et l’Extrapyramidal Symptom Rating Scale (ESRS) sont utilisés pour évaluer la mémoire de travail et le parkinsonisme induit par des antipsychotiques. Il est attendu qu’une corrélation significative et négative s’observe entre la mémoire de travail et le parkinsonisme induit par des antipsychotiques. Toutefois, les résultats suggèrent une corrélation non significative, ρ = 0,273, p = 0,554. En ce sens, le parkinsonisme ne serait pas significativement associé à la mémoire de travail. La présente étude favorise la compréhension de l’effet du parkinsonisme induit par des antipsychotiques chez une jeune population présentant un premier épisode psychotique. L’utilisation d’un outil plus sensible serait à considérer dans l’évaluation du parkinsonisme de faible amplitude.
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 | 0.001 | 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".