Optimizing Treatment in Social Phobia: A Review of Treatment Resistance
Notice bibliographique
Résumé
Over the last 25 years, there has been a rapid expansion of our knowledge base of social phobia (SP). Although there are a number of well-validated treatment modalities, including pharmacotherapy and cognitive-behavioral therapy, significant gaps remain in our ability to achieve full remission in most patients. Despite advances in the neurobiology of SP, the etiology has yet to be determined. Investigations examining potential predictors of response have provided little guidance in selecting an appropriate treatment modality. These gaps in our knowledge have pushed us to examine issues related to treatment resistance. This paper presents a review of the current literature and issues related to treatment-resistant SP, including a discussion of the functional impairment associated with SP, definitions of treatment response and remission, as well as outcome measures that have been used in clinical investigations of SP. In addition, criteria for a standard treatment trial, predictors of treatment response, a review of treatment resistance studies, and potential directions for future research are examined. The most promising strategies to attain remission, will likely involve augmenting selective serotonin reuptake inhibitors or serotonin-norepinephrine reuptake inhibitors with agents such as anticonvulsants, benzodiazepines, and antipsychotics as well as combining pharmacotherapy with cognitive-behavioral therapy. Our current treatment target of simply attaining a response needs to be refocused, so that an asymptomatic state and high end state functioning become the final goal of treatment.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».