Mood stabilisers plus risperidone or placebo in the treatment of acute mania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few double-blind trials have examined the efficacy of a combination of a mood stabiliser and an atypical antipsychotic in acute mania. AIMS: To determine the efficacy of risperidone in combination with a mood stabiliser in acute mania. METHOD: Patients taking a mood stabiliser were randomised to 3 weeks' treatment with risperidone (n=75) or placebo (n=76). RESULTS: Young Mania Rating Scale (YMRS) scores improved rapidly with significantly greater reductions at week 1 in the risperidone group compared with the placebo group. At end-point YMRS scores decreased by 14.5 and 10.3 points in the risperidone and placebo groups, respectively. Significant improvements v. placebo (P<0.05) were noted in the risperidone group on several other clinically meaningful measures. Additionally, a post hoc analysis excluding carbamazepine-treated patients (plasma concentrations of risperidone active moiety were 40% lower in this group) revealed significantly greater reductions (P=0.047) in YMRS scores in the risperidone group than in the placebo group. Incidence of adverse events was similar in both groups. CONCLUSIONS: Risperidone is superior to placebo when used in combination with lithium or divalproex in acute mania.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».