Beyond evidence‐based treatment of bipolar disorder: Rational pragmatic approaches to management
Notice bibliographique
Résumé
The evidence for efficacy of many currently available treatments for bipolar disorder is based on studies of nonrefractory patients with bipolar disorder. Therefore, not surprisingly, most treatment recommendations and guidelines for the treatment of bipolar disorder and its many comorbidities depend heavily on data from placebo controlled randomized clinical trials (RCTs), but these RCTs provide little direction for the clinician as to what next steps might be optimal in non- or partial-responders and in those with ongoing medical and psychiatric comorbidities. Given this and the paucity of RCTs at later treatment junctures, we thought it appropriate to begin a discussion of the quality of the data that some experts in the field might consider using in choosing and sequencing drugs and their combination. We acknowledge that many other clinical investigators may prefer very different sequences, but thought the suggestions offered here might be useful to some clinicians in the field, might start discussions of other options in the literature, and, at the same time, provide a preliminary outline for a new round of much-needed clinical trials to better inform clinical practice. Given the very wide range of the quality of the data and clinical principles on which the current suggestions are based, only minimal references are included and a comprehensive review of the literature supporting each option would be outside the scope of this manuscript.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».