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Enregistrement W4413046073 · doi:10.1016/j.eclinm.2025.103413

Switch to mania after acute antidepressant treatment for bipolar depression: a systematic review and network meta-analysis of randomised controlled trials

2025· review· en· W4413046073 sur OpenAlexaff
Vincenzo Oliva, Michele De Prisco, Enrico La Spina, Giovanna Fico, Gerard Anmella, Diego Hidalgo‐Mazzei, Andréa Murru, Maurizio Pompili, Michele Fornaro, Marco Solmi, Ayşegül Yıldız, Stefan Leucht, Eduard Vieta, Joaquim Raduà

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEuropean Social FundInstituto de Salud Carlos IIIEuropean CommissionEuropean Regional Development FundHorizon 2020 Framework ProgrammeDepartament de Salut, Generalitat de CatalunyaFundación Bancaria Caixa d'Estalvis i Pensions de BarcelonaGeneralitat de CatalunyaMinisterio de Ciencia e InnovaciónCentres de Recerca de CatalunyaMilken Family FoundationFundació Clinic per la Recerca Biomèdica
Mots-clésMedicineMeta-analysisAntidepressantDepression (economics)ManiaBipolar disorderPsychiatryRandomized controlled trialInternal medicineMoodAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The potential for antidepressants to induce a switch to mania remains a major concern in the treatment of bipolar depression, but the specific risk associated with different antidepressants remains unclear. This systematic review and network meta-analysis (NMA) assessed this risk by comparing individual antidepressants with each other and with a common placebo. Methods: In this systematic review and network meta-analysis, we searched ClinicalTrials.gov, CENTRAL, PsycINFO, PubMed, Scopus, and Web of Science from database inception up to Feb 19, 2025, with no language restrictions, for randomised controlled trials (RCTs) assessing acute antidepressant treatment in bipolar depression. The primary outcome was the rate of switch to mania after antidepressant treatment. A frequentist NMA estimated risk ratios (RRs) and 95% confidence intervals. Sensitivity analyses were performed based on treatment regimen (monotherapy or add-on), baseline severity, switch to mania definition, study setting, psychiatric comorbidity, treatment duration, non-pharmacological combinations, industry sponsorship, and risk of bias. Certainty of evidence was assessed using the CINeMA framework. The protocol was preregistered on the Open Science Framework. Findings: Of 2434 records screened, 13 RCTs (1362 patients; 818 [60.1%] female, 511 [37.5%] male, and 33 [2.4%] not disclosed) were included in the NMA. Although some evidence of increased risk of switching to mania was observed, no antidepressant was associated with a significantly higher risk of switch to mania compared to placebo. Venlafaxine showed the highest risk estimate among antidepressants, though not statistically significant RR (4.53 [95% CI 0.47-43.25]), and was the only compound with consistent signals of increased switch in individual studies. The evidence base was larger for add-on therapy, while fewer data were available for monotherapy. Sensitivity analyses confirmed the results. Heterogeneity was low. Overall confidence in the evidence was rated as low. Interpretation: Antidepressants remain a treatment option for acute bipolar depression, particularly as add-on therapy. Their use should be individualised, considering patient-specific profiles and other potential risks, in line with a precision psychiatry approach. Further studies are needed to clarify long-term safety. Funding: None.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0830,019
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,309 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations12
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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