Of the different phases of bipolar disorder, bipolar depression is more prevailing and is more difficult to treat. However, there is a deficit in systemic research on the pharmacological treatment of acute bipolar depression. Therefore, consensuses on the pharmacological treatment strategies of acute bipolar depression has yet to be made. Currently, there are only three drugs approved by the Food and Drug Administration for acute bipolar depression : quetiapine, olanzapine-fluoxetine complex, and lurasidone. In clinical practice, other drugs such as mood stabilizers (lamotrigine, lithium, valproate) and/or the other atypical antipsychotics (aripiprazole, risperidone, ziprasidone) are frequently prescribed. There remains controversy on the use of antidepressants in bipolar depression. Here, we summarized the evidence of current pharmacological treatment options and reviewed treatment guidelines of acute bipolar depression from recently published studies.
Purpose: Mood disorders such as depression and bipolar disorder are a major mental health problem in college students. We investigate the prevalence of depression and bipolar disorder and the relevance of risk factors for these mood disorders among one college freshmen. Methods: The subjects were 2,865 college students who entered one university located in Seoul and Ansung in 2009. We used BDI (Beck Depression Inventory) for depression assessment and K-MDQ (Mood Disorder Questionnaire) for bipolar disorder assessment. Demographic and socioeconomic factors were measured by questionnaire. Height, weight, blood pressure, total cholesterol, complete blood cell count, and liver function test data were obtained by physical examination for freshmen. Chi-square test and multiple logistic regression were performed to analyze the possible risk factors for depression and bipolar disorder. Results: With different BDI cutoff value, 16 and 21, the prevalence of depression was 8.7% (male: 7.6%, female: 10.1%) and 2.4% (male: 2.5%, female: 2.3%), separately. 'Low economic status', 'urban birth place', and 'low grade at entrance' were significantly associated with depression. Using the original cutoff criterion, defined as clustering of 7 or more symptoms that caused moderate or severe problems, the prevalence of bipolar disorder was 1.3% (male: 1.4%, female: 1.1%). The risk factor of bipolar disorder was academic fields (art fields). Conclusion: Depression and bipolar disorder are common disease in college freshmen. Therefore, Campus-based mental health service program is needed to help with prevention of and early intervention of these mood disorders.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.31
no.2
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pp.88-93
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2020
Objectives: Mood disorder is highly comorbid with attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD), and comorbid ADHD symptoms are associated with suicide risk. The aim of this study was to examine the association between comorbid ADHD symptoms and the number of suicide attempts among patients with unipolar and bipolar depression. Methods: In this cross-sectional study, 100 patients with either unipolar or bipolar depression constituted the final sample. Pearson's correlation and multiple regression analyses were conducted to examine the association between comorbid ADHD symptoms and suicide risk. Results: Among patients with bipolar depression, the number of suicide attempts was significantly correlated with ADHD symptoms (r=0.324, p<0.01). ADHD symptoms significantly predicted the number of suicide attempts (β=0.249, p<0.05). Conclusion: Our findings underscore the importance of screening and assessing ADHD symptoms in male young adults with depressive disorders.
Bipolar disorder, also known as manic-depressive illness, is a brain disorder that causes unusual shifts in person's mood, energy, and ability to function. Compared with manic episode, the depression episode causes more serious results such as restless, loss of interest or pleasure, or thoughts of death or suicide and the cure rate of depression episode is lower than that of manic episode. Furthermore, a long term use of antidepressants in bipolar patients may result in manic episode. Our interest is to investigate the effect of antidepressant on switch of moods of bipolar patients and to estimate the transition probabilities of switch between moods, depression and (hypo) manic. In this study, three approaches are applied in terms of multi state model. Parametric model is applied using left censoring data and nonparametric model is implemented under illness-death model with counting process. In order to estimate the effect of covariates, a multiplicative model is used. These all methods have similar results.
Kim, Jaeyong;Min, Byungju;Lee, Jaehoon;Chang, Jae Seung;Ha, Tae Hyon;Ha, Kyooseob;Park, Taesung
The Korean Journal of Applied Statistics
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v.27
no.2
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pp.317-330
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2014
Bipolar disorder is a psychopathy characterized by manic and major depressive episodes. It is important to determine the degree of depression when treating patients with bipolar disorder because 810% of bipolar patients commit suicide during the periods in which they experience major depressive episodes. The Hamilton depression rating scale is most commonly used to estimate the degree of depression in a patient. This paper proposes using the Hamilton depression rating scale to estimate the effectiveness of patient treatment based on the linear mixed effects model and the transition model. Study subjects were recruited from the Seoul National University Bundang Hospital who scored 8 points or above in the Hamilton depression rating scale on their first medical examination. The linear mixed effects model and the transition model were fitted using the Hamilton depression rating scales measured at the baseline, six month, and twelve month follow-ups. Then, Hamilton depression rating scale at the twenty-four month follow-up was predicted using these models. The prediction models were then evaluated by comparing the observed and predicted Hamilton depression rating scales on the twenty-four month follow-up.
Huh, Lyang;Kim, Kun Hyung;Chun, Jin Ho;Park, Young Min;Kim, Young Hoon;Lee, Bong Ju
Korean Journal of Psychosomatic Medicine
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v.23
no.2
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pp.107-113
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2015
Objectives : The aim of this study was to investigate the factors including possibility of bipolar disorder that are related to intensity of suicidal idea. Methods : The study subjects consisted of 50 patients who did suicidal attempt and treated at the Inje University Haeundae Paik Hospital Emergency Room. All participants underwent psychiatric interview and underwent Columbia Suicide Severity Rating Scale(C-SSRS), Beck Depression Inventory(BDI), Korean Version of Mood Disorder Questionnaire(MDQ) and Bipolar Spectrum Diagnostic Scale(BSDS) to evaluate patient's suicide attempt, severity of depression and possibility of bipolar disorder. Results : Compared to non-high risk group, suicide high risk group showed significantly higher BDI(p<0.001) and intensity of ideation(IOI) in C-SSRS(p<0.001). Also intensity of ideation(IOI) was correlated with Mood Disorder Questionnaire(MDQ) bipolarity positive(p=0.033). Conclusions : The present study indicated that possibility of bipolar disorder plays a significant role in suicide attempters. Assessment of suicide ideation severity and possibility of bipolar disorder should be considered when suicide attempters come to emergency room.
Objectives : Evidence regarding the association between untreated depression in adolescence and suicidal risk in male young adults is scarce. We aimed to assess the effect of untreated illness during adolescence on the suicidal risk and attempt after that first episode. Methods : As part of a cross-sectional study, between May 2017 and April 2018, a total of 260 patients with currently unipolar or bipolar depression were included in the final analysis. Multiple linear and logistic regression analysis were performed to evaluate the association between untreated mood disorder in adolescence and its effect on the suicidal risk and attempt. Results : In total 260 patients, 189 were classified as untreated group. The proportion of suicide attempts, total depression score, suicidal risk and number of suicide attempts were significantly higher in the untreated group. The most predictive factors of suicide attempts were history of untreated depression [Adjusted Odds Ratio (AOR)=4.19, 95% Confidence Interval (CI)=2.25-7.81, p<0.001] and diagnosis of bipolar depression (AOR=2.60, 95% CI=1.52-4.46, p<0.001). Conclusions : Although the untreated depression suggests higher rates of suicidality, a significant proportion (86.7%) of adolescent depression in this study did not receive psychiatric treatment. Future research should be needed to find better ways to decrease barriers in using mental health treatment and its contribution to reduction and prevention of adverse outcome.
Authors report a case of poststroke bipolar disorder that occurs much less frequently than poststroke depression(PSD). A MRI study performed to identify the etiology of a secondary manic episode in a patient with preceded PSD after left basal ganglia infarction revealed newly developed right basal ganglia infarction associated with poststroke bipolar disorder. It is interesting to note that (1) the temporal relationship was found between the occurrence of PSD after left hemisphere stroke and the occurrence of poststroke bipolar disorder following right hemisphere stroke, and that (2) the occurrence of PSD and the occurrence of poststroke bipolar disorder are associated with lesion location respectively. It has been reported that bipolar disorders were associated with subcortical lesions of the right hemisphere, whereas right-cortical lesions led to unipolar mania and that risk factors for mania included a family history of psychiatric disorders and mild subcortical atrophy. In this case, MR image shows subcortical lesions of the right hemisphere and mild subcortical atrophy. The investigation of the relationships among stroke lesion locations and potstroke mood disorders and risk factors for poststroke bipolar disorder may contribute to understanding the neurobiology of primary mood disorder. A clinical implication is that the risk of secondary bipolar disorder after cerebral infarction should be highlighted.
Objective: The Korean Medication Algorithm Project for Bipolar Disorder (KMAP-BP) was first published in 2002 through an expert consensus of opinion, and updated in 2006, 2010, and 2014. This study constitutes the fourth revision of the KMAP-BP. Methods: A 50-item questionnaire was used to obtain the consensus of experts regarding pharmacological treatment strategies for various phases of adult bipolar disorder and six items for pediatric bipolar disorder. The review committee included 84 Korean psychiatrists and 43 child and adolescent psychiatry experts. Results: The preferred first-step strategies for acute mania were the combination of a mood stabilizer (MS) and an atypical antipsychotic (AAP), MS monotherapy, and AAP monotherapy. A combination of a MS and an AAP, and AAP monotherapy were preferred for psychotic mania. The first-step strategies for mild to moderate bipolar depression were monotherapy with MS, AAP, or lamotrigine (LMT), and the combination of a MS and an AAP or LMT, or a combination of an AAP and LMT. The combination of two among a MS, AAP, and LMT were preferred for non-psychotic severe depression. A combination of a MS and an AAP or the combination of an AAP with an antidepressant or LMT were the first-line options for psychotic severe depression. Conclusion: The recommendations of the KMAP-BP 2018 have changed from the previous version by reflecting recent developments in pharmacotherapy for bipolar disorder. KMAP-BP 2018 provides clinicians with a wealth of information regarding appropriate strategies for treating patients with bipolar disorder.
Depression is the most common and widespread mood disorder. About 20% of the population might suffer a major, incapacitating episode of depression during their lifetime. This disorder can be classified into two types: major depressive disorders and bipolar disorder. Since pharmaceutical treatments are different according to types of depression disorders, correct and fast classification is quite critical for depression patients. Yet, classical statistical method, such as minnesota multiphasic personality inventory (MMPI), have some difficulties in applying to depression patients, because the patients suffer from concentration. We used electroencephalogram (EEG) analysis method fer classification of depression. We extracted nonlinearity of information flows between channels and estimated approximate entropy (ApEn) for the EEG at each channel. Using these attributes, we applied two types of data mining classification methods: decision tree and possibilistic support vector machines (PSVM). We found that decision tree showed 85.19% accuracy and PSVM exhibited 77.78% accuracy for classification of depression, 30 patients with major depressive disorder and 24 patients having bipolar disorder.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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