The role of atypical antipsychotics in bipolar depression and anxiety disorders
Notice bibliographique
Résumé
Bipolar disorder is a complex condition that includes symptoms of mania, depression, and often anxiety. Diagnosing and treating bipolar depression is challenging, with the disorder often being diagnosed as unipolar depression. In addition, comorbid anxiety can be a significant detractor to successful outcomes, increasing symptom severity, frequency of episodes and suicide rates, and decreasing response to antidepressant therapy. Anxiety often precedes and hastens the onset of bipolar disorder, and a shared genetic etiology has been suggested. Studies have demonstrated the efficacy of atypical antipsychotics for the acute and maintenance treatment of mania. Evidence from studies in patients with treatment-resistant major depressive disorder and bipolar depression indicate that these agents may also have antidepressant effects. In open trials in patients with bipolar mania, risperidone therapy has led to significant reductions in depression scores compared with baseline. Reductions in depression scores in patients with bipolar mania have been significantly greater with olanzapine compared with placebo. In patients with bipolar depression, the combination of olanzapine and fluoxetine resulted in significant improvement in depression compared with olanzapine alone or placebo. Although little data are available on the effects of these agents on comorbid anxiety in patients with bipolar disorder, some atypical antipsychotics have demonstrated efficacy in patients with anxiety disorders, including obsessive-compulsive disorder, post-traumatic stress disorder, and generalized anxiety disorder. Thus, atypical antipsychotics represent an important therapeutic option for the treatment of bipolar disorder, providing improvements in manic, depressive, and anxiety symptoms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».