Cariprazine in the Treatment of Bipolar Disorder: Within and Beyond Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
Bipolar disorder (BD) is chronic psychiatric disorder associated with significant impairment in psychosocial functioning and quality of life. Although current pharmacological treatments for BD have improved its clinical management, many patients do not achieve remission, particularly those suffering from bipolar depression. In addition, available treatments are associated with a myriad of potential adverse effects, which highlights the need for novel therapeutic agents that can be effective for both phases of the illness with a reduced side effect burden. Cariprazine is a novel antipsychotic that is a dopamine D2/D3 partial agonist with a preference for D3 receptors. In this review, we examine the pharmacological properties, clinical efficacy and tolerability profile of cariprazine in patients with BD, taking into account the latest clinical trials data. We also review post hoc analyses addressing clinically relevant subgroups and symptom domains in BD. Current evidence suggests efficacy for cariprazine 3–12 mg/day in the treatment of acute manic and mixed episodes; for bipolar depression, the efficacy of cariprazine appears to be dose-related, with doses of 1.5–3 mg/day beneficial as monotherapy. Cariprazine is overall well-tolerated by patients in both manic and depressive episodes. Its most common side effects relative to placebo include akathisia, extrapyramidal symptoms and nausea. There are no metabolic concerns reported with cariprazine use. In summary, the latest evidence suggests that cariprazine is an effective and safe treatment option for BD.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».