Anticonvulsant Use in Older Age Bipolar Disorder in a Global Sample from the Global Aging and Geriatric Experiments in Bipolar Disorder Project: Utilisation d’anticonvulsivants pour le traitement des troubles bipolaires du sujet âgé auprès d’un échantillon mondial provenant du projet GAGE-BD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anticonvulsants are an essential treatment for bipolar disorder; however, there is relatively little known about their use in older age bipolar disorder (OABD). In this paper, which leverages a large international dataset, we aim to 1) describe the use of anticonvulsants in OABD compared to younger age bipolar disorder (YABD; ages <50 years old) and 2) explore any demographic/clinical correlates. METHODS: A secondary analysis was conducted on the international data from the Global Aging and Geriatric Experiments in Bipolar Disorder project. The main objective was to report the prevalence of anticonvulsant use in OABD over 50 years old (mean age = 62.27) and the most prescribed anticonvulsant. Additional analysis explored any demographic and clinical correlates associated with anticonvulsant use. Generalized linear mixed models were used for this analysis. RESULTS: Of the 2,691 participants with bipolar disorder who had anticonvulsant prescribing data, 34.4% (n = 926) used anticonvulsants at the time of study. Rates of anticonvulsant prescribing did not significantly differ between OABD and YABD groups (36.7% (n = 666) vs. 29.7% (n = 260)). Anticonvulsant prescribing patterns for OABD and YABD did not significantly differ, with valproate as the most prescribed anticonvulsant. OABD anticonvulsant users had less lithium use, more antidepressant use, more rapid cycling, more mood episodes and more cardiovascular comorbidities compared to nonusers. CONCLUSION: Anticonvulsant use was similar in OABD and YABD. A number of important clinical correlates of anticonvulsant use were identified.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».