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Enregistrement W2161905994 · doi:10.1002/hup.612

Comorbidity in bipolar disorder: a framework for rational treatment selection

2004· review· en· W2161905994 sur OpenAlexaff
Roger S. McIntyre, Jakub Z. Konarski, Lakshmi N. Yatham

Notice bibliographique

RevueHuman Psychopharmacology Clinical and Experimental · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBipolar disorderSchema (genetic algorithms)Bipolar illnessPsychologyComorbidityInterimPsychotherapistPsychiatryMoodTreatment of bipolar disorderMood disordersClinical psychologyComputer scienceManiaPolitical scienceInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bipolar disorders are heterogeneous disorders often requiring multimodality treatment. The expanding pharmacopeia for bipolar disorders invites the need for a treatment framework that both recognizes and anticipates the multidimensionality and comorbidity of the illness. No available neurotherapeutic agent is singularly efficacious for the complete mélange of bipolar symptomatology. An apparent paradox has emerged in the management of bipolar disorder; whilst results from rigorous controlled monotherapy trials suggest that a disparate assortment of neurotherapeutic agents are efficacious in distinct phases of bipolar disorder, the majority of tertiary-treated bipolar patients receive polypharmacotherapeutic regimens. The evidentiary base for polypharmacotherapy is sparse and has recently become an area of active research focus. In the interim, clinicians are encouraged to invoke an organizational schema for the treatment of bipolar disorder that considers the spectrum of effectiveness of putative and established mood stabilizers. This schema should be further informed by the treatment data for comorbid and accessory conditions. The authors propose a schema to provide the impetus for further work in the area.

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 enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,391 · 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

Citations72
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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