Do antidepressants influence mood patterns? A naturalistic study in bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
This prospective, longitudinal study compared the frequency and pattern of mood changes between outpatients receiving usual care for bipolar disorder who were either taking or not taking antidepressants. One hundred and eighty-two patients with bipolar disorder self-reported mood and psychiatric medications for 4 months using a computerized system (ChronoRecord) and returned 22,626 days of data. One hundred and four patients took antidepressants, 78 did not. Of the antidepressants taken, 95% were selective serotonin or norepinephrine reuptake inhibitors, or second-generation antidepressants. Of the patients taking an antidepressant, 91.3% were concurrently taking a mood stabilizer. The use of antidepressants did not influence the daily rate of switching from depression to mania or the rate of rapid cycling, independent of diagnosis of bipolar I or II. The primary difference in mood pattern was the time spent normal or depressed. Patients taking antidepressants frequently remained in a subsyndromal depression. In this naturalistic study using self-reported data, patients with bipolar disorder who were taking antidepressants--overwhelmingly not tricyclics and with a concurrent mood stabilizer--did not experience an increase in the rate of switches to mania or rapid cycling compared to those not taking antidepressants. Antidepressants had little impact on the mood patterns of bipolar patients taking mood stabilizers.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».