Recovery and Recurrence Following a First Episode of Mania
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Information about recurrence rates is useful in informing clinical practice, but most data with regard to recurrence rates in bipolar patients come from cohorts at different stages of illness. These data are of limited utility in estimating risk of relapse in first-episode bipolar disorder. Therefore, the objective of this investigation was to synthesize available recurrence data after a first episode of mania. DATA SOURCES: We searched MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, and Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) from 1980 to January 24th, 2014, for articles in English, French, or Spanish using (1) bipolar disorder (MeSH term) OR manic/mania, AND (2) first* (episode*, hospitalization* OR admission*) OR time factor (MeSH term), AND (3) recovery, remission, recurrence OR relapse. STUDY SELECTION: 712 articles were screened. Prospective cohorts of first-episode mania were included. DATA EXTRACTION: Syndromal recovery, symptomatic recovery, and recurrence rates were extracted by 2 independent raters at 6 months, 1 year, 2 years, and 4 years and analyzed using random effects models and meta-regression. RESULTS: We identified 8 studies representing a total of 734 first-episode patients. The syndromal recovery rates were 77.4% at 6 months and 84.2% at 1 year. Only 62.1% of patients had achieved a period of symptomatic recovery within 1 year. Recurrence rates were 25.7% within 6 months, 41.0% by 1 year, and 59.7% by 4 years. Younger age at first episode was associated with risk of recurrence after 1 year. CONCLUSIONS: The majority of patients with first-episode mania exhibit syndromal recovery and, to a lesser extent, symptomatic recovery. The risk of recurrence is high, although the rates are slightly lower than those in mixed cohorts, with greater risk of recurrence associated with younger age at onset. Given lower recurrence than among mixed cohorts, there may be a window of opportunity to provide optimal treatment early and alter disease progression.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».