Antidepressants in the treatment of bipolar depression: commentary
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression is a therapeutic challenge with bipolar disorder (BD) patients and remains a major contributor to disability, comorbidity, and premature mortality. The efficacy and safety of antidepressants (ADs) for this indication remain particularly controversial, and optimally safe and effective treatment of bipolar (BP) depression remains uncertain. METHOD: We summarized selected research findings on the treatment of depression in BD aimed at supporting practical guidelines for clinical treatment involving ADs. RESULTS: Growing research evidence indicates that ADs are probably effective in BP depression and possibly not less than in major depressive disorder. Tolerability of antidepressant (AD) treatment is greater with type II BD (BD-2) than with type I (BD-1), particularly when ADs are combined with a mood stabilizer or antipsychotic. For BP depression, preferred ADs are serotonin-reuptake inhibitors and bupropion given in moderate doses for limited times. CONCLUSIONS: Optimal treatment of depression requires further investigation, particularly for long-term maintenance. Nevertheless, treatment for acute depressive episodes can usefully and safely include some ADs in moderate doses for limited duration, best combined with lithium, some anticonvulsants, or certain atypical antipsychotics, and more safely with BD-2 than BD-1 with close clinical supervision.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».