Tercer Consenso Argentino sobre el manejo de los Trastornos Bipolares. Segunda Parte A: Tratamiento integral de los trastornos bipolares en el adulto
Bibliographic record
Abstract
Este documento corresponde a la segunda parte del Tercer Consenso Argentino sobre el manejo de los trastornos bipolares, enfocada en sintetizar la evidencia actualizada sobre los abordajes terapéuticos de esta patología en los pacientes adultos. Siguiendo la metodología descripta en la primera parte del Consenso, el panel de expertos realizó una exhaustiva revisión de la bibliografía y, como consecuencia de un posterior debate sobre la información disponible, se generó esta sección A del segundo documento que abarca el tratamiento integral de las personas adultas que padecen este trastorno. Durante la etapa de debate y discusión de estas guías, se decidió incorporar algunos puntos que estimamos serán de gran utilidad para el equipo interdisciplinario encargado del manejo de pacientes con trastornos bipolares. En tal sentido, en la sección A de la segunda parte de este documento, se podrán encontrar las recomendaciones generales para el uso de las guías de tratamiento, los niveles de evidencia disponibles para sustentar las recomendaciones, las consideraciones generales del tratamiento de los trastornos bipolares, el fenómeno de pseudorresistencia y adherencia al tratamiento, las consideraciones generales sobre el abordaje psicológico, así como el tratamiento a largo plazo de los trastornos bipolares.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".