Antidepressants in bipolar depression: when less is more
Notice bibliographique
Résumé
A 54-year-old woman with bipolar disorder was referred for a consultation for refractory depression. She has a family history of bipolar disorder. The initial course of her illness is described as clearly episodic, with full recovery between minor depressive and hypomanic episodes that she had been experiencing since her teens. At the age of 26, she developed postpartum depression and was treated with a tricyclic antidepressant. Later, after a manic episode, she was diagnosed with bipolar disorder and treated with a combination of lithium (plasma levels 0.7–0.9 mmol/L) and various antidepressants (i.e., all available selective serotonin reuptake inhibitors, bupropion, doxepine, amitriptyline and venlafaxine). In addition, she had trials of carbamazepine, sodium divalproex, lamotrigine and several neuroleptics. Her course of illness gradually became more chronic. For the last 10 years, she has been mostly depressed with intermittent improvements. At the time of consultation, she was severely depressed, crying, with poor concentration and hypnagogic hallucinations; her medications were lithium carbonate, citalopram, lorazepam, L-THYROXINE AND ESTRADIOL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».