Selective Serotonin Reuptake Inhibitor and Serotonin-Noradrenaline Reuptake Inhibitor Withdrawal Changes DSM Presentation of Mental Disorders: Results from the Diagnostic Clinical Interview for Drug Withdrawal
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) and serotonin-norepinephrine reuptake inhibitors (SNRIs) may cause withdrawal at dose decrease, discontinuation, or switch. Current diagnostic methods (e.g., DSM) do not take such phenomenon into account. Using a new nosographic classification of withdrawal syndromes due to SSRI/SNRI decrease or discontinuation [by Psychother Psychosom. 2015;84(2):63-71], we explored whether DSM is adequate to identify DSM disorders when withdrawal occurs. METHODS: Seventy-five self-referred patients with a diagnosis of withdrawal syndrome due to discontinuation of SSRI/SNRI, diagnosed via the Diagnostic Clinical Interview for Drug Withdrawal 1 - New Symptoms of Selective Serotonin Reuptake Inhibitors or Serotonin-Norepinephrine Reuptake Inhibitors (DID-W1), and at least one DSM-5 diagnosis were analyzed. RESULTS: In 58 cases (77.3%), the DSM-5 diagnosis of current mental disorder was not confirmed when the DID-W1 diagnosis of current withdrawal syndrome was established. In 13 cases (17.3%), the DSM-5 diagnosis of past mental disorder was not confirmed when criteria for DID-W1 diagnosis of lifetime withdrawal syndrome were met. In 3 patients (4%), the DSM-5 diagnoses of current and past mental disorders were not confirmed when the DID-W1 diagnoses of current and lifetime withdrawal syndromes were taken into account. The DSM-5 diagnoses most frequently mis-formulated were current panic disorder (50.7%, n = 38) and past major depressive episode (18.7%, n = 14). CONCLUSION: DSM needs to be complemented by clinimetric tools, such as the DID-W1, to detect withdrawal syndromes induced by SSRI/SNRI discontinuation, decrease, or switch, following long-term use.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».