Do Antidepressants Lower the Prevalence of Lithium-Associated Hypernatremia and Symptomatic Polyuria in the Elderly?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinically important measures of lithium-induced nephrogenic diabetes insipidus (NDI) such as hypernatremia have not been well-studied. This is especially relevant for the elderly who, in comparison to younger adults, may become symptomatic and require hospitalization with relatively small elevations in sodium levels. We hypothesized that antidepressant use, which has been associated with the syndrome of inappropriate antidiuretic hormone secretion, has a protective effect against lithium-associated hypernatremia in the elderly. METHODS: Retrospective cohort study of 55 geriatric psychiatry outpatients followed at tertiary-care hospitals. Patients using lithium and antidepressants were compared with those using lithium alone for prevalence rates of hypernatremia during a 15-year observational period. RESULTS: The prevalence of hypernatremia was less in patients who had concurrent use of lithium and antidepressants, as compared to lithium alone 3/35 (8.6%) vs. 8/20 (40%), OR 0.14, p = .011. CONCLUSIONS: Our results suggest that elderly lithium patients are less likely to develop hypernatremia if they are taking antidepressants concurrently. Whether antidepressants may be useful in the prevention of lithium-associated hypernatremia should be assessed in future prospective observational or treatment studies.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».