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Enregistrement W2093839512 · doi:10.1111/j.1399-5618.2005.00197.x

Pharmacotherapy of bipolar mixed states

2005· review· en· W2093839512 sur OpenAlexaff
Stephanie Krüger, L. Trevor Young, Peter Bräunig

Notice bibliographique

RevueBipolar Disorders · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLamotrigineManiaPharmacotherapyBipolar disorderOlanzapineMedicineCarbamazepinePsychiatryMEDLINELithium (medication)MoodClinical trialPediatricsPsychologySchizophrenia (object-oriented programming)Internal medicineEpilepsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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