Antidepressant-Associated Mania in Bipolar Disorder: A Review and Meta-analysis of Potential Clinical and Genetic Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSES/BACKGROUND: Antidepressants (ADs) play a valuable role in treating the depressive episodes of bipolar disorder. However, 14% of these individuals taking ADs experience AD-associated mania (AAM) within a few weeks of starting treatment. Numerous studies have suggested potential clinical and genetic risk factors. We aimed to conduct a comprehensive systematic review and meta-analysis that integrates the past literature with the recent studies and identifies important predictors for AAM. METHODS/PROCEDURES: The review was limited to experimentally designed studies that contain the relevant search terms in PubMed and PsychInfo. After removing studies that were in discordance with our criteria, the review included 24 reports examining clinical risk factors and 10 investigating genetic risk factors. Our meta-analysis was conducted on 5 clinical risk factors, each of which had at least 4 articles with extractable data. FINDINGS/RESULTS: The only clinical factors in the literature that have been shown to be more indicative of AAM risk are AD monotherapy and tricyclic ADs. Among genetic factors, the serotonin transporter gene polymorphism may play a minor role in AAM. Our meta-analysis provided support for the number of prior depressive episodes. IMPLICATIONS/CONCLUSION: Prevention of AAM may be served by early detection of recurrent depression episodes. Further large-scale longitudinal studies are required to determine the underpinnings of AAM.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».