Comparison of Pre-episode and Pre-remission States Using Mood Ratings from Patients with Bipolar Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Daily self-reported mood ratings from patients with bipolar disorder were analyzed to see if the 60 days before an episode of hypomania or depression (pre-episode state) could be distinguished from the 60 days before a month of euthymia (pre-remission state), and if a pre-hypomanic state could be distinguished from a pre-depressed state. Data were available from 98 outpatients with bipolar disorder, who returned about one year of daily data, and received treatment as usual. The approximate entropy (ApEn), mean mood and mood variability (standard deviation) were determined for 53 pre-hypomanic states, 42 pre-depressive states, and 65 pre-remission states.There was greater serial irregularity (ApEn) and greater variability in mood in the pre-episode than the pre-remission state. There was greater serial irregularity (ApEn) but no difference in variability in mood in the pre-hypomanic state when compared to the pre-depressed state. ApEn can distinguish between the pre-episode, pre-remission, pre-hypomanic and pre-depressive states. Using daily mood ratings, pre-episode changes were detected before the episode onset. Further investigation to relate the pre-episode and pre-remission states to other clinical and biological data is indicated.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».