Results From an Online Survey of Patient and Caregiver Perspectives on Unmet Needs in the Treatment of Bipolar Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To look at the manner in which patients and caregivers perceive the treatment of bipolar disorder compared with the evidence base for bipolar treatment. METHOD: Between April 2013 and March 2014, 469 respondents took a 14-question online survey on demographics, medications taken, and perspectives on bipolar treatment and medications. Participants were recruited through social media outlets (Facebook and Twitter accounts) of Global Medical Education (New York, New York) and the blog Bipolar Burble, which has a primary audience of people with bipolar disorder. There were no exclusion criteria to participation, and both patients and health care professionals were encouraged to participate. RESULTS: Most respondents were taking ≥ 3 medications, and the greatest unmet need in treatment was for bipolar depression. In general, respondent perspectives on the effectiveness of individual medication treatments did not align with the available literature. Weight gain was the greatest side effect concern for both antipsychotics and mood stabilizers. CONCLUSIONS: Our survey demonstrates that there are still many unmet needs in the treatment of bipolar disorder. There is also a mismatch between the evidence base for treatments in bipolar disorder and patient perception of the relative efficacy of different medications. In order to achieve better outcomes, there is a need to provide patients and clinicians greater quality education with regard to the best evidence-based treatments for bipolar disorder.
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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 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».