Utilization of herbal and nutritional compounds among older adults with bipolar disorder and with major depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Herbal and nutritional compounds (HNC) are widely used among geriatric populations with depression, however little data exists on HNC use in older populations with bipolar disorder. The goal of this study was to evaluate orally- ingested HNC use in individuals with bipolar disorder and with major depression. METHODS: This was a cross-sectional analysis of self-reported factual knowledge of HNC, individual perspective on efficacy and safety of HNC, patterns of HNC use, and discussion of HNC with health care providers in 50 older adults with bipolar disorder and 50 older adults with major depression. RESULTS: In this sample, approximately 30% of older individuals with depression or bipolar disorder used orally- ingested HNC. Over 40% of older adults believed that HNC is FDA-regulated and 14-20% preferred to take HNC compared to physician-prescribed psychotropic medications. Use of HNC was more common among older adults with bipolar disorder (44%) compared to older adults with major depression (16%, p = 0.003). The majority of older adults with mood disorders (64%) had not discussed use of HNC with their treating physicians. CONCLUSION: Orally ingested HNC was used by nearly one in three older adults with mood disorders, and was more common among those with bipolar disorder compared to those with major depression. Most individuals did not discuss HNC use with their physicians. Clinicians need to assess for HNC use, particularly with respect to potential drug-drug interactions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».