Mixed states in bipolar and major depressive disorders: systematic review and quality appraisal of guidelines
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This systematic review provided a critical synthesis and a comprehensive overview of guidelines on the treatment of mixed states. METHOD: The MEDLINE/PubMed and EMBASE databases were systematically searched from inception to March 21st, 2018. International guidelines covering the treatment of mixed episodes, manic/hypomanic, or depressive episodes with mixed features were considered for inclusion. A methodological quality assessment was conducted with the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation-AGREE II. RESULTS: The final selection yielded six articles. Despite their heterogeneity, all guidelines agreed in interrupting an antidepressant monotherapy or adding mood-stabilizing medications. Olanzapine seemed to have the best evidence for acute mixed hypo/manic/depressive states and maintenance treatment. Aripiprazole and paliperidone were possible alternatives for acute hypo/manic mixed states. Lurasidone and ziprasidone were useful in acute mixed depression. Valproate was recommended for the prevention of new mixed episodes while lithium and quetiapine in preventing affective episodes of all polarities. Clozapine and electroconvulsive therapy were effective in refractory mixed episodes. The AGREE II overall assessment rate ranged between 42% and 92%, indicating different quality level of included guidelines. CONCLUSION: The unmet needs for the mixed symptoms treatment were associated with diagnostic issues and limitations of previous research, particularly for maintenance 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 | 0,036 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».