[Long-term courses in schizophrenia : A review of current results and developments]

Nervenarzt. 2024 Dec 19. doi: 10.1007/s00115-024-01790-7. Online ahead of print.
[Article in German]

Abstract

Despite classical conceptions of schizophrenia as a progressive illness with a high chronification, current long-term follow-up studies show a higher proportion of remission, possibly also a higher proportion of recovery than previously assumed. The heterogeneity of clinical courses is also reflected in different trajectories of cognitive and biological (e.g., imaging) variables, in which many of those affected show remission. Early clinical intervention during the first weeks and months following the onset of psychosis are decisive not only for early remission but also possibly for the long-term outcome. The treatment and reduction of somatic comorbidities are promising approaches in addition to a differentiated core treatment to positively influence the course of the illness even years after the disease. The identification of additional predictors, e.g., based on biological parameters, can together with machine learning approaches contribute to optimization of an individualized core treatment.

Entgegen der klassischen Konzeptualisierung der Schizophrenie als eine progressive Erkrankung mit hoher Chronifizierung zeigen aktuelle Langzeitstudien einen höheren Anteil an Remissionen, möglicherweise auch einen höheren Anteil an Recovery als bisher angenommen. Die Heterogenität der klinischen Verläufe spiegelt sich auch in kognitiven und biologischen (z. B. bildgebenden) Variablen wider, in welchen viele Betroffene Remissionen zeigen. Frühe Interventionen in den ersten Wochen und Monaten nach Erkrankungsbeginn sind dabei nicht nur für die unmittelbare Remission, sondern möglicherweise auch für den Langzeitverlauf entscheidend. Die Behandlung und Reduktion somatischer Begleiterkrankungen ist neben einer differenzierten Kerntherapie dabei ein vielversprechender Ansatz, Verläufe auch nach Jahren der Erkrankung positiv zu beeinflussen. Die Identifikation weiterer Prädiktoren, z. B. anhand biologischer Parameter, kann dabei zusammen mit Ansätzen des maschinellen Lernens zur Optimierung einer individualisierten Kerntherapie beitragen.

Keywords: Cognition; Imaging; Neuropsychology; Pharmacotherapy; Psychotherapy.

Publication types

  • English Abstract
  • Review