An update on adjunctive treatment options for bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Bipolar disorder is a complex illness often requiring combinations of therapies to successfully treat symptoms. In recent years, there have been significant advancements in a number of therapies for bipolar disorder. It is therefore timely to provide an overview of current adjunctive therapeutic options to help treating clinicians to inform their patients and work towards optimal outcomes. METHODS: Publications were identified from PubMed searches on bipolar disorder and pharmacotherapy, nutraceuticals, hormone therapy, psychoeducation, interpersonal and social rhythm therapy, cognitive remediation, mindfulness, e-Health and brain stimulation techniques. Relevant articles in these areas were selected for further review. This paper provides a narrative review of adjunctive treatment options and is not a systematic review of the literature. RESULTS: A number of pharmacotherapeutic, psychological and neuromodulation treatment options are available. These have varying efficacy but all have shown benefit to people with bipolar disorder. Due to the complex nature of treating the disorder, combination treatments are often required. Adjunctive treatments to traditional pharmacological and psychological therapies are proving useful in closing the gap between initial symptom remission and full functional recovery. CONCLUSIONS: Given that response to monotherapy is often inadequate, combination regimens for bipolar disorder are typical. Correspondingly, psychiatric research is working towards a better understanding of the disorder's underlying biology. Therefore, treatment options are changing and adjunctive therapies are being increasingly recognized as providing significant tools to improve patient outcomes. Towards this end, this paper provides an overview of novel treatments that may improve clinical outcomes for people with bipolar disorder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».