Maintenance Pharmacological Treatment of Juvenile Bipolar Disorder: Review and Meta-Analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Guidelines for maintenance treatment of juvenile bipolar disorder rely heavily on evidence from adult studies and relatively brief trials in juveniles, leaving uncertainties about optimal long-term treatment. We aimed to systematically review long-term treatment trials for juvenile bipolar disorder. METHODS: We analyzed data recovered by a systematic literature search using the PRISMA guidelines statement, through 2018, for peer-reviewed reports on pharmacological treatments for juvenile bipolar disorder lasting ≥24 weeks. RESULTS: Of 13 reports with 16 trials of 9 treatments (18.8% were randomized and controlled), with 1773 subjects (94.4% BD-I; ages 6.9-15.1 years), lasting 11.7 (6-22) months. Pooled clinical response rates were 66.8% (CI: 64.4-69.1) with drugs vs 60.6% (53.0-66.7) in 3 placebo-control arms. Random-effects meta-analysis of 4 controlled trials yielded pooled odds ratio (OR) = 2.88 ([0.87-9.60], P = .08) for clinical response, and OR = 7.14 ([1.12-45.6], P = .04) for nonrecurrence. Apparent efficacy ranked: combined agents >anticonvulsants ≥lithium ≥antipsychotics. Factors favoring response ranked: more attention deficit/hyperactivity disorder, polytherapy, randomized controlled trial design, nonrecurrence vs response. Adverse events (incidence, 5.50%-28.5%) notably included cognitive dulling, weight-gain, and gastrointestinal symptoms; early dropout rates averaged 49.8%. CONCLUSIONS: Pharmacological treatments, including anticonvulsants, lithium, and second-generation antipsychotics, may reduce long-term morbidity in juvenile bipolar disorder. However, study number, quality, and effect magnitude were limited, leaving the status of scientific support for maintenance treatment for juvenile bipolar disorder inconclusive.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».