Rethinking the spectrum of mood disorders: implications for diagnosis and management – Proceedings of a symposium presented at the 30th Annual European College of Neuropsychopharmacology Congress, 4 September 2017, Paris, France
Notice bibliographique
Résumé
, fifth edition (DSM-5), psychiatric disorders were classified using a categorical approach. However, it was recognized that such an approach was too rigid to encompass the range of symptomatology encountered in clinical practice. Therefore, a dimensional approach was adopted in DSM-5, in which affective states are considered to be distributed across a continuum ranging from pure mania to pure depression. In addition, the copresence of symptoms of the opposite pole are captured using a 'with mixed features' specifier, applied when three or more nonoverlapping subthreshold symptoms of the opposite pole are present. Mixed features are common in patients with mood episodes, complicating the course of illness, reducing treatment response and worsening outcomes. However, research in this area is scarce and treatment options are limited. Current evidence indicates that antidepressants should be avoided for the treatment of bipolar mixed states. Evidence for bipolar mixed states supports the use of several second-generation antipsychotics, valproate and electroconvulsive therapy. One randomized controlled trial has demonstrated the efficacy of lurasidone, compared with placebo, in patients with major depressive disorder with mixed features, and there is limited evidence supporting the use of ziprasidone in such patients. Further research is required to determine whether other antipsychotic agents, or additional therapeutic approaches, might also be effective in this setting.
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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 | 0,025 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».