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Enregistrement W2023713076 · doi:10.1590/1516-4446-2013-1095

Seasonal and temperamental contributions in patients with bipolar disorder and metabolic syndrome

2013· letter· en· W2023713076 sur OpenAlexaff
Roger S. McIntyre

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Psychiatry · 2013
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBipolar disorderMetabolic syndromePsychologyAffect (linguistics)ObesityDepression (economics)SeasonalityTemperamentPsychiatryClinical psychologyMedicineCognitionInternal medicinePersonalityEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

suggesting that the prevalence of the metabolic syndrome in individuals with bipolar disorder is influenced by seasonality, with higher rates reported in the winter and spring months.They further opine that temperamental dimensions (e.g.depression) constitute a vulnerability factor to the seasonal influence.The article is appropriate in highlighting that their small sample size, open label design and absence of a control group, among other limitations, affect the inferences that can be drawn from their outcome.Their paper is hypothesis-generating rather than hypothesis-confirming.The authors remind us that environmental factors (e.g.seasonality) affect susceptibility to allostatic load.It is amply documented that bipolar symptoms/episodes are affected by seasonality in susceptible subsets.It could be conceptualized that metabolic syndrome (e.g.obesity) is a phenotypic manifestation of an abnormal stress response with somatic manifestations.It would be interesting to know whether individuals with metabolic syndrome seasonality are more or less likely to also experience breakthrough symptomatology.There is tremendous interest in conceptualizing bipolar disorder as progressive disorders.1 I would conjecture that obesity and associated metabolic abnormalities are a cause and consequence of progression in bipolarity.[2][3][4] Indeed, this remains a testable hypothesis.My clinical impression is that individuals with bipolar disorder who exhibit susceptibility to symptomatic recurrence as a function of seasonality often present with ''mixed presentations.''5 It is tempting to further speculate that obesity, which is depressogenic, may be affecting the symptomatic presentation of bipolar disorder, increasing the likelihood that these patients will present as ''mixed.''Again, my clinical impression is that bipolar patients that I have encountered over the last decade are more often mixed than they are euphoric, and I have wondered whether, in addition to the inappropriate use of antidepressants, obesity is changing the ''face'' of bipolar disorder.I further applaud the authors for reminding us of possible temperamental contributions and giving us a ''dose of reality'' that there will be no unidimensional explanation for psychiatric disorders that is coherent, comprehensive, and explanatory.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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