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Enregistrement W3014423675 · doi:10.1159/000506868

Acute and Persistent Withdrawal Syndromes Following Discontinuation of Psychotropic Medications

2020· review· en· W3014423675 sur OpenAlexaff
Fiammetta Cosci, Guy Chouinard

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy and Psychosomatics · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcoholism and Thiamine Deficiency
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University Health CentreMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscontinuationLorazepamQuetiapineAkathisiaAlprazolamBenzodiazepinePsychiatryVenlafaxinePsychologyManiaMedicineLamotrigineLithium (medication)AntipsychoticSchizophrenia (object-oriented programming)Bipolar disorderInternal medicineAnxietyEpilepsyAntidepressant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies on psychotropic medications decrease, discontinuation, or switch have uncovered withdrawal syndromes. The present overview aimed at analyzing the literature to illustrate withdrawal after decrease, discontinuation, or switch of psychotropic medications based on the drug class (i.e., benzodiazepines, nonbenzodiazepine benzodiazepine receptor agonists, antidepressants, ketamine, antipsychotics, lithium, mood stabilizers) according to the diagnostic criteria of Chouinard and Chouinard [Psychother Psychosom. 2015;84(2):63-71], which encompass new withdrawal symptoms, rebound symptoms, and persistent post-withdrawal disorders. All these drugs may induce withdrawal syndromes and rebound upon discontinuation, even with slow tapering. However, only selective serotonin reuptake inhibitors, serotonin noradrenaline reuptake inhibitors, and antipsychotics were consistently also associated with persistent post-withdrawal disorders and potential high severity of symptoms, including alterations of clinical course, whereas the distress associated with benzodiazepines discontinuation appears to be short-lived. As a result, the common belief that benzodiazepines should be substituted by medications that cause less dependence such as antidepressants and antipsychotics runs counter the available literature. Ketamine, and probably its derivatives, may be classified as at high risk for dependence and addiction. Because of the lag phase that has taken place between the introduction of a drug into the market and the description of withdrawal symptoms, caution is needed with the use of newer antidepressants and antipsychotics. Within medication classes, alprazolam, lorazepam, triazolam, paroxetine, venlafaxine, fluphenazine, perphenazine, clozapine, and quetiapine are more likely to induce withdrawal. The likelihood of withdrawal manifestations that may be severe and persistent should thus be taken into account in clinical practice and also in children and adolescents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations259
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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