Comorbid Substance Use Disorders Among Youth With Bipolar Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The burden of substance use disorders (SUDs) among adults with bipolar disorder is well documented. Comparatively less is known regarding comorbid SUD among youth with bipolar disorder. This article aims to integrate the extant literature on this topic and to suggest strategies for delaying or preventing SUD among youth with bipolar disorder. DATA SOURCES AND STUDY SELECTION: Relevant studies in English were identified using PubMed and MEDLINE (1950-February 2009). Search terms were bipolar disorder cross-referenced with child, adolescent, or youth, and alcohol, drug, or substance, and abuse, dependence, or disorder. Articles were selected on the basis of containing data regarding both bipolar disorder and SUD. The search was supplemented by manually reviewing reference lists from the identified publications. DATA SYNTHESIS: Epidemiologic and clinical studies demonstrate that youth-onset bipolar disorder confers even greater risk of SUD in comparison with adult-onset bipolar disorder. Recent studies of youth with bipolar disorder have not identified childhood SUD (0%); however, the prevalence of SUD escalates during adolescence (16%-39%). Substance use disorder among bipolar youth is associated with legal and academic difficulties, pregnancy, and suicidality. Few studies have addressed interventions for this population, although studies are underway. Because bipolar disorder onset most commonly precedes SUD among youth (55%-83%), there is a window of opportunity for prevention. CONCLUSIONS: Pending the results of ongoing treatment studies, several strategies are suggested for curtailing the burden of SUD in youth with bipolar disorder. These include screening for substance use among bipolar youth beginning at age 10 irrespective of other risk factors, education and intervention at the family level, and implementation of preventive interventions that have been successful in other populations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».