Does Aripiprazole Increase Compulsive Urges to Use Substances? Case Reports and Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/BACKGROUND: Aripiprazole is commonly used to treat schizophrenia, bipolar disorder, and major depressive disorder and is preferred because of its relatively favorable side-effect profile. In 2016, the Food and Drug Administration released a warning regarding the risk of new impulse control problems with aripiprazole, including urges to gamble, binge eat, shop, and engage in sexual intercourse. These problems are rare but may cause significant harm if not recognized in time. METHODS: This report presents 2 clinical cases to hypothesize that aripiprazole may increase urges and compulsive use of substances in some patients with a history of substance use disorders. RESULTS: Both individuals had a previous history of substance use disorder before starting aripiprazole; they felt unable to stop using, as if compelled to use the substances while on aripiprazole, despite having good motivation to change. They reported a decreased urge to use substances after discontinuation of aripiprazole and were able to abstain from substances for sustained periods. IMPLICATIONS/CONCLUSIONS: These case reports suggest that aripiprazole may increase urges and compulsive substance use in patients with a history of substance use disorders. The findings emphasize the importance of a thorough preprescription assessment, education, informed consent, and regular monitoring of patients prescribed aripiprazole for increased urges or compulsions to use substances, in addition to other impulsive-compulsive behaviors. Further research is needed to confirm the association.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».