Borderline Personality Disorder: Bipolarity, Mood Stabilizers and Atypical Antipsychotics in Treatment
Notice bibliographique
Résumé
In this article, it is aimed to review the efficacies of mood stabilizers and atypical antipsychotics, which are used commonly in psychopharmacological treatments of bipolar and borderline personality disorders. In this context, common phenomenology between borderline personality and bipolar disorders and differential features of clinical diagnosis will be reviewed in line with the literature. Both disorders can demonstrate common features in the diagnostic aspect, and can overlap phenomenologically. Concomitance rate of both disorders is quite high. In order to differentiate these two disorders from each other, quality of mood fluctuations, impulsivity types and linear progression of disorders should be carefully considered. There are various studies in mood stabilizer use, like lithium, carbamazepine, oxcarbazepine, sodium valproate and lamotrigine, in the treatment of borderline personality disorder. Moreover, there are also studies, which have revealed efficacies of risperidone, olanzapine and quetiapine as atypical antipsychotics. It is not easy to differentiate borderline personality disorder from the bipolar disorders. An intensively careful evaluation should be performed. This differentiation may be helpful also for the treatment. There are many studies about efficacy of valproate and lamotrigine in treatment of borderline personality disorder. However, findings related to other mood stabilizers are inadequate. Olanzapine and quetiapine are reported to be more effective among atypical antipsychotics. No drug is approved for the treatment of borderline personality disorder by the entitled authorities, yet. Psychotherapeutic approaches have preserved their significant places in treatment of borderline personality disorder. Moreover, symptom based approach is recommended in use of mood stabilizers and atypical antipsychotics.
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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 | 0,018 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».