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Enregistrement W1586094097 · doi:10.1002/gps.4021

Neuroimaging and neurocognitive abnormalities associated with bipolar disorder in old age

2013· article· en· W1586094097 sur OpenAlexaff
Soham Rej, Meryl A. Butters, Howard Aizenstein, Amy Begley, Jawad Tsay, Charles F. Reynolds, Benoit H. Mulsant, Ariel Gildengers

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geriatric Psychiatry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthMcGill University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Mental Health
Mots-clésNeurocognitiveBipolar disorderHyperintensityDementiaPsychologyCognitionNeuropsychologyNeuroimagingEffects of sleep deprivation on cognitive performanceCognitive declineMagnetic resonance imagingAtrophyTrail Making TestWhite matterMedicineInternal medicineAudiologyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Cognitive dysfunction is prevalent in older adults with bipolar disorder (BD). High white matter hyperintensity (WMH) burden, a marker of white matter disease, detected on T2/fluid-attenuated inversion recovery brain magnetic resonance imaging (MRI) has been consistently reported in BD across all age ranges, including older adults. Yet, whether high WMH burden is related to the excess cognitive impairment present in older adults with BD is unknown. Therefore, we examine whether higher WMH burden is related to worse cognitive function in older adults with BD. METHODS: This is a cross-sectional study of 27 non-demented BD patients aged ≥50 years and 12 similarly aged mentally healthy comparators (controls). Subjects underwent both brain MRI and comprehensive neurocognitive assessment. We employed correlational analyses to evaluate the burden of WMH and the relationship between WMH and cognitive function. RESULTS: Although BD subjects had worse performance in all cognitive domains, BD subjects had less total WMH burden (t[13.4] = -3.57, p = 0.003). In control subjects, higher WMH was related to lower global cognitive function (ρ = -0.57, n = 12, p = 0.05). However, WMH did not correlate with neuropsychological performance in BD subjects. Further, BD and control subjects did not differ with respect to total gray and hippocampal volumes. CONCLUSIONS: Cognitive dysfunction in late-life BD does not appear to be due primarily to processes related to increased WMH or reduced gray matter volume. Future longitudinal studies should examine other potential neuroprogressive pathways such as inflammation, mitochondrial dysfunction, serum anticholinergic burden, and altered neurogenesis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations32
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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