The association between concurrent psychotropic medications and self‐reported adherence with taking a mood stabilizer in bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Multiple psychotropic medications are routinely prescribed to treat bipolar disorder, creating complex medication regimens. This study investigated whether the daily number of psychotropic medications or the daily number of pills were associated with self-reported adherence with taking a mood stabilizer. METHODS: Patients self-reported their mood and medications taken daily for about 6 months. Adherence was defined as taking at least one pill of any mood stabilizer daily. Univariate general linear models (GLMs) were used to estimate if adherence was associated with the number of daily medications and the number of pills, controlling for age. The association between mean daily dosage of mood stabilizer and adherence was also estimated using a GLM. RESULTS: Three hundred and twelve patients (mean age 38.4 +/- 10.9 years) returned 58,106 days of data and took a mean of 3.1 +/- 1.6 psychotropic medications daily (7.0 +/- 4.2 pills). No significant association was found between either the daily number of medications or the daily number of pills and adherence. For most mood stabilizers, patients with lower adherence took a significantly smaller mean daily dosage. CONCLUSIONS: The number of concurrent psychotropic medications may not be associated with adherence in bipolar disorder. Patients with lower adherence may be taking smaller dosages of mood stabilizers.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».