Bipolar Disorder and Diabetes Mellitus: Epidemiology, Etiology, and Treatment Implications
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Bipolar disorder (BD) is a highly prevalent and disabling condition with significant mortality risk from suicide and other unnatural causes. This ignominious description is alongside recent observations that the majority of excess deaths in BD are secondary to medical comorbidity. The medical burden in BD is associated with a clustering of risk factors (e.g., obesity, smoking, unhealthy dietary habits) and inadequate utilization of preventative and primary healthcare. Diabetes mellitus (DM) is also a prevalent multifactorial disease which imparts substantial illness burden. Preliminary investigations indicate that patients who suffer from BD with comorbid DM have a more severe course and outcome, lower quality of life, higher prevalence of medical comorbidity and higher cost of illness. METHODS: We conducted a MedLine search of all English-language articles 1966-2004 using the key words: bipolar disorder, major depressive disorder, diabetes mellitus, glucose metabolism, mortality, overweight, obesity, body mass index. The search was supplemented with manual review of relevant references. Priority was given to randomized controlled data, when unavailable; studies of sufficient sample size are presented. RESULTS: Subpopulations of BD patients should be considered at high risk for DM. The prevalence of DM in BD may be three times greater than in the general population. CONCLUSIONS: Bipolar disorder populations may be an at-risk group for glucose metabolic abnormalities. Opportunistic screening and vigilance for clinical presentations suggestive of DM is encouraged.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».