Pharmacotherapy of post-traumatic stress disorder: a family practitioner’s guide to management of the disease
Notice bibliographique
Résumé
Post-traumatic stress disorder is a difficult to treat, yet common disorder, which is associated with significant morbidity, mortality and societal burden. Comprehensive management of post-traumatic stress disorder must include both psychotherapeutic and pharmacologic components. The current evidence-based pharmacologic management approaches to post-traumatic stress disorder, suggests that first-line treatments for monotherapy are the selective serotonin reuptake inhibitors, sertraline, paroxetine and fluoxetine. Other potential options include other monotherapies including venlafaxine, mirtazapine, tricyclic antidepressants, monoamine oxidase inhibitors, as well as adjunctive usage of atypical antipsychotics, lamotrigine, trazadone and a number of adrenergic agents. A trial of therapy should be at least 8 weeks and continue for at the very least 12 months, but is likely to be much longer. In light of the risks of untreated post-traumatic stress disorder (e.g., suicide and impaired psychosocial functioning), therapy may need to be continued for 2 years or more. Pharmacologic therapy instituted at the time of acute psychologic trauma shows promise for the prevention of post-traumatic stress disorder in the future and warrants further study.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,018 |
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 ».