Pharmacotherapy of bipolar mixed states
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Mixed episodes comprise up to 40% of acute bipolar admissions. They are difficult-to-treat, complex clinical pictures. This review provides an overview of the available literature on the pharmacotherapy of manic-depressive mixed states and suggests treatment options. METHOD: Literature was identified by searches in Medline, Embase and the Cochrane Controlled Trials Register. Studies were considered relevant if they contained the keywords mixed mania, mixed state(s), mixed episode(s), treatment, therapy, study or trial. RESULTS: Overall, there were very few double-blind, placebo-controlled studies specifically designed to treat manic-depressive mixed states. Rather, patients with mixed states comprised a sub-group of the examined patient cohorts. Nevertheless, the data show that acute mixed states do not respond favourably to lithium. Instead, valproate and olanzapine are drugs of first choice. Carbamazepine may play a role in the prevention of mixed states. Antidepressants should be avoided, because they may worsen intraepisodic mood lability. Lamotrigine may be useful in treating mixed states with predominantly depressive symptoms. CONCLUSIONS: More treatment studies specifically designed to treat the complex clinical picture of mixed states are clearly needed. Current treatment recommendations for clinical practice based on the available literature can only target select aspects of these episodes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».