Pragmatic issues and prescribing patterns in bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: There is substantial treatment gap between the suggested guidelines and pragmatic clinical practice for psychotropic usage in bipolar disorder (BD) due to the lack of naturalistic studies and not taking into account the transcultural differences and diverse background. We intend to study this treatment gap and elucidate the preference of psychotropics and prescription patterns, critical clinical issues faced and related pragmatics in BD by conducting the mental health professionals survey. Methodology: After focused discussions, Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments guidelines being the primary anchor, a 46-item online survey questionnaire was prepared. With 25.4% response rate, 127 psychiatrists were evaluated using Survey Monkey® electronic platform on the demographics, predominant polarity; usage of antipsychotics, antidepressants, and electroconvulsive therapy, psychotropic's preference (monotherapy vs. polytherapy) in the acute and maintenance phase of BD. Results: Majority of the participants were males (70.9%) and placed in government institute or medical colleges. Majority agreed that child and adolescent and old age bipolar probands are not routinely seen but subthreshold BD cases are frequent; did not prefer mood stabilizer in pregnancy (61.4%) and antidepressants, preferred polytherapy in acute but monotherapy in maintenance phase (after 3 rd episode), seldom preferred ECT as an option (more in suicidality), agreed to a subset of BD being refractory and neuroprogressive. Conclusion: This study elucidates the importance of treatment preferences, prescribing patterns and pragmatic issues faced by the clinicians. These patterns if studied longitudinally in a systematic manner would help in modifying the potential treatment strategies and reduce treatment gap.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».