Regularity in Daily Mood Stabilizer Dosage Taken by Patients with Bipolar Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate regularity in the daily mood stabilizer dosage taken by patients with bipolar disorder, and identify factors associated with irregularity. METHODS: Self-reported daily mood and medication data were available from 206 patients who took the same mood stabilizer for ≥100 days. Approximate entropy (ApEn) was used to measure serial regularity in daily mood stabilizer dosage. Generalized estimating equations (GEE) were used to estimate if demographic or clinical variables were associated with ApEn. RESULTS: There was a wide range of regularity in the daily mood stabilizer dosage. The mean percent of days of missing doses was 13.6%. The number of psychotropic medications (p=0.007), pill burden (p=0.004) and percent of days with depressed mood (p=0.013) were associated with more irregularity, while the percent of days euthymic (p=0.014) was associated with less irregularity. The percent of days missing doses was not associated with the number of medications, pill burden or mood ratings. DISCUSSION: Patients may have irregularity in daily dosage in spite of a low percent of days missing doses. Psychotropic medication regimen complexity and depression are associated with increased dosage irregularity. Research is needed on how irregularity in daily dosage impacts the continuity of drug action of mood stabilizers.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».