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Enregistrement W2038962522 · doi:10.1016/j.eurpsy.2014.10.005

Influence of birth cohort on age of onset cluster analysis in bipolar I disorder

2014· article· en· W2038962522 sur OpenAlexafffund
Michael Bauer, Tasha Glenn, Martin Alda, Ole A. Andreassen, Elias Angelopoulos, Raffaella Ardau, Christopher Baethge, Rita Bauer, Frank Bellivier, Robert H. Belmaker, Michael Berk, Thomas Bjella, Letizia Bossini, Yuly Bersudsky, Eric Yat Wo Cheung, Jörn Conell, Maria Del Zompo, Seetal Dodd, Bruno Étain, Andrea Fagiolini, Mark A. Frye, Konstantinos Ν. Fountoulakis, Jade Garneau-Fournier, Ana González‐Pinto, Hirohiko Harima, Stefanie Hassel, Chantal Henry, Apostolos Iacovides, Erkki Isometsä, Flávio Kapczinski, Sebastian Kliwicki, Barbara König, Rikke Krogh, Maurício Kunz, Beny Lafer, Erik Roj Larsen, Ute Lewitzka, Carlos López‐Jaramillo, Glenda MacQueen, Mirko Manchia, Wendy Marsh, Mónica Martínez‐Cengotitabengoa, Ingrid Melle, Scott Monteith, Gunnar Morken, Rodrigo Muñoz, Fabiano G. Nery, Claire O’Donovan, Yamima Osher, Andrea Pfennig, Danilo Quiroz, Raj Ramesar, Natalie Rasgon, Andreas Reif, Philipp Ritter, Janusz Rybakowski, Kemal Sagduyu, Ângela Miranda Scippa, Emanuel Severus, Christian Simhandl, Dan J. Stein, Sergio Strejilevich, Ahmad Hatim Sulaiman, Kirsi Suominen, Hiromi Tagata, Yoshitaka Tatebayashi, Carla Torrent, Eduard Vieta, Biju Viswanath, Mihir J. Wanchoo, Mark Zetin, Peter C. Whybrow

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensUniversity of CalgaryDalhousie University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchSpanish Clinical Research NetworkAssistance publique-Hôpitaux de ParisEuropean Regional Development FundEuskal Herriko UnibertsitateaMinisterio de Economía y CompetitividadDepartament d'Innovació, Universitats i Empresa, Generalitat de CatalunyaGeneralitat de CatalunyaInstituto de Salud Carlos IIIResearch Foundation for Health and Environmental EffectsMecklenburg County Area Mental Health AuthorityNational Health and Medical Research CouncilNorges ForskningsrådCalifornia Department of Fish and GameEuropean College of NeuropsychopharmacologyEusko JaurlaritzaCentro de Investigación Biomédica en Red de Salud MentalDeutsche ForschungsgemeinschaftKate Verdon Spisak Foundation for Melanoma Awareness and ResearchInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleResearch Councils UKWest London Research Network
Mots-clésCluster (spacecraft)CohortBipolar disorderPsychologyMedicinePediatricsPsychiatryDemographyInternal medicineSociologyComputer scienceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Two common approaches to identify subgroups of patients with bipolar disorder are clustering methodology (mixture analysis) based on the age of onset, and a birth cohort analysis. This study investigates if a birth cohort effect will influence the results of clustering on the age of onset, using a large, international database. METHODS: The database includes 4037 patients with a diagnosis of bipolar I disorder, previously collected at 36 collection sites in 23 countries. Generalized estimating equations (GEE) were used to adjust the data for country median age, and in some models, birth cohort. Model-based clustering (mixture analysis) was then performed on the age of onset data using the residuals. Clinical variables in subgroups were compared. RESULTS: There was a strong birth cohort effect. Without adjusting for the birth cohort, three subgroups were found by clustering. After adjusting for the birth cohort or when considering only those born after 1959, two subgroups were found. With results of either two or three subgroups, the youngest subgroup was more likely to have a family history of mood disorders and a first episode with depressed polarity. However, without adjusting for birth cohort (three subgroups), family history and polarity of the first episode could not be distinguished between the middle and oldest subgroups. CONCLUSION: These results using international data confirm prior findings using single country data, that there are subgroups of bipolar I disorder based on the age of onset, and that there is a birth cohort effect. Including the birth cohort adjustment altered the number and characteristics of subgroups detected when clustering by age of onset. Further investigation is needed to determine if combining both approaches will identify subgroups that are more useful for research.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations39
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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