Third Generation Anticonvulsants in Bipolar Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To review the literature on efficacy of third generation anticonvulsants for treatment of bipolar disorder and provide clinical recommendations. METHOD: Open and controlled studies, case reports, and case series on the efficacy of lamotrigine, gabapentin, topiramate, tiagabine, and zonisamide were located through electronic searches of several databases, by manual search of proceedings of international meetings, and through contacting authors of recent reports. RESULTS: Lamotrigine is the best studied anticonvulsant and has efficacy in acute bipolar depression and in longer term treatment of bipolar depression as well as rapid-cycling bipolar II disorder but not in acute mania. Open reports suggest usefulness of gabapentin as an adjunct in bipolar disorder, but double-blind trials failed to confirm efficacy in acute mania and treatment-resistant rapid-cycling bipolar disorder. Topiramate is reported to be effective in acute mania and rapid-cycling bipolar disorder in several open studies, but methodological problems in a double-blind study led to a failed study in acute mania. However, topiramate may lead to weight loss in some patients. Zonisamide deserves further investigation, but tiagabine does not appear to be useful in acute mania. CONCLUSION: Lamotrigine clearly fills an unmet need in treating bipolar depression and rapid-cycling bipolar disorder. Other third generation anticonvulsants with the exception of tiagabine offer promise but require confirmation of their efficacy from double-blind studies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,002 |
| 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 ».