The International College of Neuro-Psychopharmacology (CINP) Treatment Guidelines for Bipolar Disorder in Adults (CINP-BD-2017), Part 2: Review, Grading of the Evidence, and a Precise Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Background: The current paper includes a systematic search of the literature, a detailed presentation of the results, and a grading of treatment options in terms of efficacy and tolerability/safety. Material and Methods: The PRISMA method was used in the literature search with the combination of the words 'bipolar,' 'manic,' 'mania,' 'manic depression,' and 'manic depressive' with 'randomized,' and 'algorithms' with 'mania,' 'manic,' 'bipolar,' 'manic-depressive,' or 'manic depression.' Relevant web pages and review articles were also reviewed. Results: The current report is based on the analysis of 57 guideline papers and 531 published papers related to RCTs, reviews, posthoc, or meta-analysis papers to March 25, 2016. The specific treatment options for acute mania, mixed episodes, acute bipolar depression, maintenance phase, psychotic and mixed features, anxiety, and rapid cycling were evaluated with regards to efficacy. Existing treatment guidelines were also reviewed. Finally, Tables reflecting efficacy and recommendation levels were created that led to the development of a precise algorithm that still has to prove its feasibility in everyday clinical practice. Conclusions: A systematic literature search was conducted on the pharmacological treatment of bipolar disorder to identify all relevant random controlled trials pertaining to all aspects of bipolar disorder and graded the data according to a predetermined method to develop a precise treatment algorithm for management of various phases of bipolar disorder. It is important to note that the some of the recommendations in the treatment algorithm were based on the secondary outcome data from posthoc analyses.
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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 | 0,060 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».