Review of Evidence for Use of Antidepressants in Bipolar Depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Depressive episodes predominate over the course of bipolar disorder and cause considerable functional impairment. Antidepressants are frequently prescribed in the treatment of bipolar depression, despite concerns about efficacy and risk of switching to mania. This review provides a critical examination of the evidence for and against the use of antidepressants in bipolar depression. DATA SOURCES: English-language peer-reviewed literature and evidence-based guidelines published between January 1, 1980, and March 2014, were identified using PubMed, MEDLINE, PsycINFO/PsycLIT, and EMBASE. All searches contained the terms antidepressants, bipolar depression, depressive episodes in bipolar disorder, and treatment guidelines for bipolar depression. Meta-analyses, randomized controlled trials, systematic reviews, and practice guidelines were included. Bibliographies from these publications were used to identify additional articles of interest. DATA EXTRACTION: Studies involving treatment of bipolar depression with antidepressant monotherapy, adjunctive use of antidepressant with a mood stabilizer, and meta-analysis of such studies combined were reviewed. CONCLUSIONS: The body of evidence on the use of antidepressant monotherapy to treat patients with bipolar depression is contentious, but the recommendations from evidence-based guidelines do not support antidepressant monotherapy for bipolar depression. Only when mood stabilizer or atypical antipsychotic monotherapy has failed should adjunctive treatment with an antidepressant be considered.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».