Addition of long-acting injectable antipsychotics during manic episodes in bipolar disorder: A retrospective analysis of rehospitalizations
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Bipolar disorder (BD) often necessitates hospitalization, especially during manic episodes. Long-acting injectable antipsychotics (LAIs) are theorized to enhance treatment adherence and decrease rehospitalization rates compared to oral medications. This study aimed to evaluate the real-world effectiveness of LAIs in reducing rehospitalizations among BD patients admitted for bipolar mania. METHODS: We conducted a retrospective cohort study using data from a tertiary psychiatry hospital in Taiwan spanning January 1st, 2006, to December 31st, 2017. We analyzed 2212 hospitalizations among 945 patients with bipolar mania. A mixed-effects Cox regression model compared rehospitalization hazards between LAIs, mood stabilizer plus oral antipsychotic (MS + OAP), and mood stabilizer only (MS) groups. Sensitivity analyses assessed robustness across various subgroup criteria. RESULTS: LAI treatment significantly reduced the hazard of rehospitalization within one year post-discharge compared to MS + OAP (HR = 2.29, 95 % CI = 1.56-3.36) and MS alone (HR = 2.66, 95 % CI = 1.68-4.21). This effect was consistent across different rehospitalization types-all-cause, bipolar disorder-specific, and bipolar mania-specific. Each additional previous hospitalization was associated with higher hazard of rehospitalization across the three rehospitalization types. Sensitivity analyses suggested LAIs' efficacy in manic episodes with and without psychotic symptoms and for patients with frequent hospitalizations. The LAIs included in the analysis are haloperidol, risperidone, fluphenazine, flupentixol, and zuclopenthixol. CONCLUSION: Our findings suggest that the addition of LAIs for bipolar mania during acute inpatient treatment is associated with reduced rehospitalizations, particularly among patients with recurrent hospitalizations, making it a valuable option. However, the lack of outpatient prescription data limits our ability to further substantiate this concept, warranting future research.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».