Treatment of bipolar disorder: New perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of bipolar disorder (BD) has traditionally focused on alleviation of acute symptoms and prevention of future recurrences. Current treatment guide-lines advocate more or less similar treatment algorithms for all patients. Such approach largely ignores the clinical, genetic, and pathophysiological heterogeneity of BD, which makes certain patients more (or less) likely to respond to specific treatments. Variables such as family history, comorbidity, course of illness, quality and duration of previous remissions, physical and medical comorbidity, and side-effects may help in selecting the most effective treatment for an individual patient, yet their value is not recognized by current algorithms. As well, polymorphisms of specific genes may prove useful in predicting treatment outcome and/or understanding the pharmacological mechanisms of mood stabilization. Novel molecular targets have recently emerged from studies of mechanisms of action of available mood stabilizers. They include inhibitors of protein kinase C, inhibitors of glycogen synthase kinase, or medications modulating glutamatergic neurotransmission. As well, treatment targets are moving beyond acute symptoms and prevention of mood episodes. Cognitive deficits, persistence of residual symptoms, and increased mortality of BD are recognized as important for outcome of BD, yet are not always adequately addressed by traditional treatments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».