Current situation and influencing factors of acute treatment of bipolar disorder with mixed features in China
Notice bibliographique
Résumé
Background: DSM-5 proposes the concept of bipolar disorder with “mixed features ”, which is of great benefit to clinical practice. However, the clinical management of BD with mixed features is more challenging.This investigation examined the prescribing patterns and factors influencing guidelines disconcordance for the acute treatment of bipolar disorder with mixed features in mainland China. Methods:This real-world study enrolled 688 patients with acute bipolar disorder through the National Bipolar Pathway Survey Replication (BIPAS-R). We used CUDOS-M and MINI-M scales based on DSM-5 criteria to improve the sensitivity of screening for bipolar disorder with mixed features. Guideline inconsistency judgments were determined by comparison with the Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments(CANMAT) guidelines for treatment recommendations for bipolar disorder with mixed features. Logstic regression was used to analyze the influencing factors of guideline disconcordance. Results: Among 688 cases of acute bipolar disorder, 235 cases (34.2%) were (hypo) mania with mixed features and 213 cases (30.9%) were depression with mixed feature. Without considering the order of treatment, the inconsistency rates of (hypo) mania and depression with mixed features with the guidelines were 29.4% and 55.4%, respectively. (Hypo) mania with mixed features BD-II (OR=0.52; 95% CI 0.29-0.93), age at study entry > 24 years (OR=2.4; 95% CI 1.3-4.3), and the number of episodes > 4 in the past year in depression with mixed features (OR=1.9; 95% CI 1.08-3.6), which increased the risk of treatment disconcordance of guidelines. Conclusions:Our findings suggest that BD with mixed features is more common.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».