Antidepressant dosage taken by patients with bipolar disorder: factors associated with irregularity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study analyzed regularity in the daily dosage of antidepressants taken by patients with bipolar disorder and identified the factors associated with irregularity. METHODS: Daily self-reported medication dosage taken and mood ratings were available from 144 patients who received treatment as usual. All 144 patients took the same antidepressant for at least 100 days. One hundred eleven of these patients were also taking a mood stabilizer. Approximate entropy (ApEn) was used to measure serial regularity in daily dosage. Regularity is the tendency that values within a time series remain the same on incremental comparisons. Drug holidays (missing three or more consecutive days) were also determined. Generalized estimating equations (GEE) were used to estimate if any demographic or clinical variables were associated with regularity. RESULTS: Although the mean percent of days missing doses was only 18.6%, there was a wide range of regularity in the daily antidepressant dosage. Drug holidays were common, occurring in 41% of the analyses. Factors significantly associated with irregularity were as follows: total number of psychotropic medications (p = 0.005), pill burden (p = 0.005), and depression (p = 0.015). Neither the percent of days missing doses nor the drug holidays were associated with any demographic or clinical factors. For patients taking both antidepressants and mood stabilizers, there was no significant difference in regularity in daily dosage between these drugs. DISCUSSION: There can be considerable irregularity in daily dosage despite a low percent of days missing doses. Medication regimen complexity and depressed mood are associated with increased irregularity. Daily regularity in drug dosage may be more dependent on the individual than on the specific drug. Research on the clinical impact of irregularity in daily dosage of antidepressants is needed.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».