MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409729575 · doi:10.3390/brainsci15050430

Perspectives on Precision Psychiatry Using Antipsychotics in the Management of Bipolar Disorder

2025· review· en· W4409729575 sur OpenAlexaff
Michele Fornaro, Alessandro Miola, Domenico De Berardis, Alessio Squassina, Mirko Manchia, Marco Solmi

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecision medicineBipolar disorderPerspective (graphical)Narrative reviewCoding (social sciences)NarrativePharmacogenomicsPsychiatryMedicinePsychologyPsychotherapistComputer scienceMoodSociologyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVES: Precision medicine is not just hype. Instead, it represents a high bar for developing more effective, safer, and better-tolerated therapies in medicine, without exception in psychiatry, including bipolar disorder (BD). A burgeoning body of narrative reviews and perspective papers has already appraised the boundaries of precision medicine in BD. METHODS: This brief perspective follows a narrative, critical approach focusing explicitly on the antipsychotic management of BD using precision approaches. RESULTS: While most controversies align with those previously appraised in BD's overall precision medicine approach, specific insights are provided herein. CONCLUSIONS: Beyond other implications and the strengthened call for valid diagnostic coding systems, the implementation of shared decision-making tools and pharmacogenomics studies focusing on persons with BD are particularly warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBrain SciencesMême sujetBipolar Disorder and TreatmentTravaux en français237 207