Antidepressants and antipsychotics in the long-term treatment of bipolar disorder.
Notice bibliographique
Résumé
Antidepressants and antipsychotics are frequently used as mood stabilizers in the treatment of bipolar disorder. As common as these agents appear to be in bipolar treatment, the literature contains little research on their efficacy and safety in the long term. Most of the available literature on long-term antidepressant treatment focuses on tricyclic antidepressants, which have been shown to induce mania or hypomania. Rapid cycling is another side effect that is associated with antidepressant treatment in bipolar disorder. Antidepressants do not appear to be any more effective than mood stabilizers in treating bipolar depression. Conventional antipsychotics in depot formulations have been shown to be an effective treatment, but conventional antipsychotics may cause tardive dyskinesia. The novel antipsychotics clozapine, risperidone, and olanzapine appear to be efficacious; however, their side effect profiles include agranulocytosis and weight gain. Given the frequency with which antidepressants and antipsychotics are used in bipolar disorder and that bipolar disorder is a chronic disease requiring maintenance treatment, more research on the use of these types of agents in long-term treatment is needed. Until more evidence is available on the long-term treatment outcomes, clinicians should be aware that the adverse events associated with antidepressants and antipsychotics may outweigh the benefit, if any, of the use of these agents in bipolar disorder.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».