Longitudinal outcome in patients with bipolar disorder assessed by life‐charting is influenced by DSM‐IV personality disorder symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Few studies have examined the question of how personality features impact outcome in bipolar disorder (BD), though results from extant work and studies in major depressive disorder suggest that personality features are important in predicting outcome. The primary purpose of this paper was to examine the impact of DSM-IV personality disorder symptoms on long-term clinical outcome in BD. METHODS: The study used a 'life-charting' approach in which 87 BD patients were followed regularly and treated according to published guidelines. Outcome was determined by examining symptoms over the most recent year of follow-up and personality symptoms were assessed with the Structured Clinical Interview for DSM-IV (SCID-II) instrument at entry into the life-charting study. RESULTS: Patients with better outcomes had fewer personality disorder symptoms in seven out of 10 disorder categories and Cluster A personality disorder symptoms best distinguished euthymic and symptomatic patients. CONCLUSIONS: These results raise important questions about the mechanisms linking personality pathology and outcome in BD, and argue that conceptual models concerning personality pathology and BD need to be further developed. Treatment implications of our results, such as need for psychosocial interventions and treatment algorithms, are also described.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».