Duration of untreated psychosis : a proposition regarding treatment definition

La durée de psychose non traitée (Duration of Untreated Psychosis, DUP) est définie par le temps écoulé entre l'émergence d'un trouble psychotique et le début de son traitement. La réduction de la DUP est un des objectifs principaux des programmes spécialisés dans le traitement de la psychose émergente, de nombreux travaux de recherche suggérant qu'une DUP longue est associée à une évolution défavorable de la maladie. Ces résultats restent cependant controversés, certaines études ne démontrant pas une telle association. Cette contradiction dans les résultats pourrait être la conséquence d'un manque d'uniformité dans les définitions appliquées pour mesurer la DUP, plus particulièrement en ce qui concerne la définition de ce que l'on considère être « début » du traitement. En effet, si l'étude de la phase d'émergence de la pathologie psychotique a été le focus d'une attention considérable qui a conduit à un certain degré de consensus quant à sa définition, le concept de début du traitement n'est clairement pas défini de manière aussi homogène. Compte tenu de l'importance des enjeux relatifs à l'intervention précoce dans les troubles psychotiques, il nous a semblé utile d'explorer cette question de manière plus approfondie, considérant qu'un manque de consensus dans la définition de la DUP contribue certainement à troubler les résultats des études qui visent à évaluer son impact sur l'évolution de ces maladies. En conséquence, l'objectif premier de ce travail est d'explorer l'impact de l'application de diverses définitions de début de traitement sur l'estimation de la DUP. Dans un premier article, publié dans Acta Neuropsychiatrica en 2009 (Duration of untreated psychosis : What are we talking about ?), le focus a été placé sur une revue de littérature concernant les définitions utilisées pour caractériser la fin de la DUP ainsi que sur les conséquences possibles d'un manque de précision dans cette définition sur l'évaluation de l'impact d'un retard de traitement dans la psychose débutante. Ce travail nous a permis d'identifier trois groupes principaux de définition de fin de DUP (End of DUP ; E-DUP) parmi les multiples critères utilisés dans les études publiées. E-DUP-1 est définie par la mise en route d'un traitement antipsychotique, le plus souvent sans tenir compte ni du dosage prescrit, ni de l'adhérence au traitement. E-DUP-2 est définie par l'entrée dans un programme de traitement spécialisé, et E-DUP-3 enfin est définie par la conjonction de la prescription d'un traitement antipsychotique adapté, de l'adhérence à ce traitement, et de la mise en route d'une prise en charge dans un programme spécialisé. En conclusion, nous relevions que cette grande variété dans les définitions appliquées pour l'évaluation de la DUP avait probablement contribué à l'aspect contradictoire des résultats des études de son impact sur l'évolution des psychoses et qu'il était donc temps de proposer une définition de consensus. La deuxième étude a été conduite dans le cadre d'un suivi de cohorte mis en place dans le programme de Traitement et Intervention Précoce dans les troubles Psychotiques (TIPP) établi dans le Département de Psychiatrie du CHUV à Lausanne depuis 2004. Les objectifs de cette seconde étude étaient au nombre de trois: (1) Exploration des variations de la DUP en fonction de l'application de trois principales définitions de fin de DUP (E-DUP) identifiées dans la littérature ; (2) Evaluation de la proportion de patients remplissant au moins une fois au cours des 18 mois de traitement la définition de E-DUP la plus compatible avec les directives de traitement proposées par l'International Early Psychosis Association (patient est à la fois engagé dans le traitement et se montre compliant à la médication, E-DUP-3); (3) Enfin, identification desfacteurs qui caractérisent les patients qui ne remplissent jamais les critères de cette dernière définition. L'exploration de différentes durées de DUP en utilisant les trois définitions d'E-DUP a donné les résultats suivants : La DUP1 médiane (2.2 mois) était significativement plus courte que la DUP2 (7.4 mois), et la DUP3 (13.6 mois) était significativement la plus longue des trois. De plus, 19.7% des patients n'avaient jamais rempli les critères de E-DUP-3 ; on peut donc considérer que près de 20% des patients traités dans ce programme spécialisé ne recevaient pas un traitement adéquat selon les directives intrernationales actuellement reconnues. Sur la base de ces chiffres, il apparaît clairement que, dans les études de l'impact de la DUP sur l'évolution de la psychose débutante, bon nombre des patients pour lesquels on considère que la DUP est terminée ne sont en fait pas adéquatement traités. Il est en conséquence très probable que ceci ait faussé les résultats de ces études, et qu'une définition plus restrictive permettrait de répondre de manière plus précise à cette question. Les patients qui ne remplissaient pas les critères E-DUP3 au cours des 18 premiers mois de traitement étaient caractérisés par un moins bon niveau de fonctionnement au cours de leur vie (« lower lifetime SOFAS » ; p=0.017) et ils étaient plus susceptibles de consommer du cannabis à l'entrée du programme ???? (?2 (1, n=49)=4.241, p=0.039). Pour ceux qui avaient rempli les critères E-DUP-3 au cours des 18 mois, une longue DUP3 était associée avec un jeune âge au début des symptômes psychotiques (rs =-0.573, p<0.001), et avec un faible niveau de fonctionnement pré-morbide (score de PAS élevés (rs =0.373, p=0.001), niveau maximal au cours de la vie bas pour le GAF(rs =-0.367, p<0.001) et pour le SOFAS (rs =-0.314, p=0.003)). En conclusion, ce travail a permis de mettre en évidence une grande variabilité dans la définition de la fin de la DUP parmi les études publiées jusque à ce jour, et l'impact important que le choix d'une ou l'autre de ces définitions peut avoir sur l'estimation de la DUP. De plus, nous avons observé que malgré la mise en place d'un programme spécialisé, près de 20% des patients ne remplissent pas les critères d'exposition à un traitement adéquat au cours des 18 premiers mois de prise en charge. Il est donc probable que l'estimation de l'impact de la DUP ait été faussé par cette variabilité, et il semble important que la communauté scientifique s'accorde sur une définition plus rigoureuse de cette variable. Enfin, certaines caractéristiques permettent d'identifier les patients qui sont à risque de ne pas remplir les critères de traitement adéquat a cours des 18 premiers mois de prise en charge ; il est possible qu'une identification précoce de ceux-ci permette la mise en place de stratégies mieux adaptées pour les aider à s'engager dans les soins. Le futur développement de ce travail sera d'évaluer l'impact de la DUP sur l'évolution des patients au cours des 36 mois de traitement proposés dans le programme TIPP, en appliquant les divers critères E-DUP, afin de voir si notre hypothèse que la variation des définitions a effectivement faussé les résultats de telles études. Nous devons pour cela attendre qu'un nombre suffisant de patients ait complété les 36 mois de traitement, de manière à avoir une puissance statistique suffisante pour répondre clairement à cette question

Duration of untreated psychosis: Impact of the definition of treatment onset on its predictive value over three years of treatment.

While reduction of DUP (Duration of Untreated Psychosis) is a key goal in early intervention strategies, the predictive value of DUP on outcome has been questioned. We planned this study in order to explore the impact of three different definition of "treatment initiation" on the predictive value of DUP on outcome in an early psychosis sample. 221 early psychosis patients aged 18-35 were followed-up prospectively over 36 months. DUP was measured using three definitions for treatment onset: Initiation of antipsychotic medication (DUP1); engagement in a specialized programme (DUP2) and combination of engagement in a specialized programme and adherence to medication (DUP3). 10% of patients never reached criteria for DUP3 and therefore were never adequately treated over the 36-month period of care. While DUP1 and DUP2 had a limited predictive value on outcome, DUP3, based on a more restrictive definition for treatment onset, was a better predictor of positive and negative symptoms, as well as functional outcome at 12, 24 and 36 months. Globally, DUP3 explained 2 to 5 times more of the variance than DUP1 and DUP2, with effect sizes falling in the medium range according to Cohen. The limited predictive value of DUP on outcome in previous studies may be linked to problems of definitions that do not take adherence to treatment into account. While they need replication, our results suggest effort to reduce DUP should continue and aim both at early detection and development of engagement strategies

Novel Selective Estrogen Receptor Modulator Ameliorates Murine Colitis

Estrogen-receptor-mediated signaling has been suggested to decrease the inflammatory response in monocyte macrophages. Previously, we showed that a novel selective estrogen receptor modulator (SERM2) promotes anti-inflammatory phenotype of monocytes in vitro. In this study, we demonstrate the potential of SERM2 in amelioration of colitis. We utilized a dextran sodium sulfate (DSS)-induced colitis model in FVB/n mice to demonstrate the effects of orally administered SERM2 on the clinical status of the mice and the histopathological changes in the colon, as well as proportion of Mrc-1 positive macrophages. SERM2 nuclear receptor affinities were measured by radioligand binding assays. Orally administered, this compound significantly alleviated DSS-induced colitis in male mice and induced local estrogen receptor activation in the inflamed colon, as well as promoting anti-inflammatory cytokine expression and infiltration of anti-inflammatory monocytes. We show that this novel drug candidate has an affinity to estrogen receptors alpha and beta and progesterone receptors, but not to glucocorticoid receptor, thus expressing unique binding properties compared to other sex steroid receptor ligands. These results indicate that novel drug candidates to alleviate inflammatory conditions of the colon could be found among sex steroid receptor activating compounds

Targeted deletion of keratin 8 in intestinal epithelial cells disrupts tissue integrity and predisposes to tumorigenesis in the colon

Keratin 8 (K8) is the main intestinal epithelial intermediate filament protein with proposed roles for colonic epithelial cell integrity. Here, we used mice lacking K8 in intestinal epithelial cells (floxed K8 and Villin-Cre1000 and Villin-CreERt2) to investigate the cell-specific roles of intestinal epithelial K8 for colonocyte function and pathologies. Intestinal epithelial K8 deletion decreased K8 partner proteins, K18-K20, 75-95%, and the remaining keratin filaments were located at the colonocyte apical regions with type II K7, which decreased 30%. 2-Deoxy-2-[18F]-fluoroglucose positron emission tomography in vivo imaging identified a metabolic phenotype in the lower gut of the conditional K8 knockouts. These mice developed intestinal barrier leakiness, mild diarrhea, and epithelial damage, especially in the proximal colon. Mice exhibited shifted differentiation from enterocytes to goblet cells, displayed longer crypts and an increased number of Ki67 + transit-amplifying cells in the colon. Significant proproliferative and regenerative signaling occurred in the IL-22, STAT3, and pRb pathways, with minor effects on inflammatory parameters, which, however, increased in aging mice. Importantly, colonocyte K8 deletion induced a dramatically increased sensitivity to azoxymethane-induced tumorigenesis. In conclusion, intestinal epithelial K8 plays a significant role in colonocyte epithelial integrity maintenance, proliferation regulation and tumor suppression.</p

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost