The Effects of Standard Pharmacotherapy on Oxidative Stress Markers in Bipolar Patients: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bipolar disorder is a complex mental disorder with a multifactorial pathology. Meta-analyses have shown that bipolar disorder is associated with imbalanced oxidative status, which can contribute to disease progression. Therefore, restoring the oxidative imbalance could be beneficial in the treatment of bipolar disorder. The firstline pharmacotherapy for bipolar disorder is lithium, anticonvulsants (particularly sodium valproate), and atypical antipsychotics. In the present review, we sought to describe the effects of these first-line medications on oxidative stress in bipolar patients. Methods: We systematically searched databases through January 2022, including the Web of Science, PubMed, Scopus, and Embase, with no language or time restrictions. Eligible articles that assessed oxidative markers in bipolar patients following standard pharmacotherapy were included. Result: According to Newcastle Ottawa and NIH scales, the overall quality of the included articles was low, and their heterogeneity prevented us from performing a meta-analysis. Conclusion: We found that standard medications, especially lithium, can potentially alleviate oxidative imbalance based on a reduction in oxidative markers, such as TBARs and MDA, although randomized clinical trials are needed to unequivocally confirm these results.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 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 ».