Speaker 4: Lakshmi Yatham, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: First-episode mania (FEM) is the first feasible diagnostic and therapeutic opportunity.Lithium is established as a first-line treatment for bipolar disorder.More recently antipsychotic drugs including quetiapine have been found to be effective in the treatment of mania, depression and in maintenance.However, the comparative benefits of these agents in the maintenance phase after a first episode of mania are unclear.This study compared the differential clinical effect of Lithium and Quetiapine after a first episode of mania.Method: The study was a single-blind, randomised controlled trial of 61 participants in remission from a first episode of severe mania.Participants were stabilised on the combination of lithium or quetiapine and were then randomised to either agent as maintenance treatment over a 12-month follow-up period.The groups were compared on performance outcomes using an extensive clinical battery including mood, functioning, psychotic and quality of life measures conducted at baseline, month 3 and month 12 follow-up time-points.Results: At endpoint, there was an advantage for lithium over quetiapine on measures of depression, psychosis and global impression.Conclusion: This study suggests that in a group of young individuals with a first episode of mania, lithium may have clinical advantages over quetiapine over the maintenance phase.This data is in contrast to some published reports suggesting broad equivalence, and raises questions about stage specific patterns of response as well as differential efficacy in classic severe mania.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,540 | 0,141 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».