Hormonal Treatments for Bipolar Disorder: A Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Hormonal therapies may play a role in the treatment of bipolar disorder. Preliminary evidence suggests that: 1) tamoxifen has anti-manic properties; 2) hormone replacement therapy represents a good augmentation strategy in treatment-resistant peri-menopausal depression; and 3) certain oral contraceptives could prevent menstrual exacerbations of affective symptoms. Potential neurobiological mechanisms of the anti-manic effects of tamoxifen include the inhibition of protein kinase C in addition its anti-estrogenic effects. Estrogen is a serotonergic and adrenergic agonist as well as an agent promoting neurogenesis in the hippocampus through glutamatergic synaptic formation, which may be the basis of its antidepressant activity. Progesterone appears to decrease serotonergic and adrenergic tone and activity, while increasing GABAA receptor activation through its active metabolite allopregnanolone, which may be the basis of its anxiolytic, sedative, and potentially anti-manic properties. Although there is consistency between the evidence for clinical efficacy and neurobiological mechanisms of hormonal treatments, the current state of knowledge relies on studies with several methodological limitations. On the other hand, benefits of hormonal treatment include protection from osteoporosis and several gynecological cancers, as well as safe contraception in a population at-risk for unplanned pregnancy. Nonetheless, hormonal treatments should be reserved for treatment-resistant bipolar depression or mania, or when contra-indications to other psychotropic medications are present. Institution of regular monitoring for medical complications and drug-drug interactions are essential to minimize risks and maximize benefits.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».