O insight no transtorno bipolar: uma revisão sistemática
Notice bibliographique
Résumé
Objetivos Realizar uma revisão sistemática para compreender que fatores estão relacionados a uma maior ou menor consciência de morbidade no transtorno bipolar (TB), como o insight varia em função do estado afetivo e estabelecer uma comparação com outros transtornos mentais. Métodos Realizou-se uma revisão sistemática da literatura científica sobre o insight em pacientes com TB. Foram buscados estudos clínicos originais sobre o tema nas bases de dados Medline, ISI e SciELO. Os termos de busca empregados foram: “insight” OR “awareness” AND “bipolar” OR “mania” OR “manic”. Resultados Foram selecionados 55 artigos. O insight no TB parece ser mais prejudicado do que na depressão unipolar, porém menos do que na esquizofrenia. Com relação ao TB, um menor nível de insight está relacionado à presença de sintomas psicóticos e de alterações cognitivas. Além disso, um comprometimento do insight está associado a uma menor adesão ao tratamento. Por outro lado, uma maior preservação do insight pode estar associada a maior ideação suicida. Finalmente, a fase maníaca cursa com um nível inferior de insight quando comparada à fase depressiva ou de eutimia. Conclusão No TB, o insight está significativamente prejudicado, especialmente na mania. Diversos fatores clínicos parecem influenciar o nível de insight.
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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 | 0,020 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».