EPA-0251 - Poor outcome manic syndrome among first admitted manic patients : prevalence and longitudinal clinical correlates
Notice bibliographique
Résumé
A First Manic Episode (FME) can evolve differently and some patients remain chronically ill (Poor Outcome Manic Syndrome = POMS). Even, the majority of subsequent episodes reoccur over the time; few studies have looked at the long-term course of a FME. The aim is therefore to look at the longitudinal clinical characteristics of FME in a hospital setting. The subjects, developing POMS, were patients admitted to hospital with at least 2 hospitalizations for mania and having received continuing psychiatric care for ≥ 5 years. The control group subjects were FME patients with only one admission. The data was gathered from hospital discharge summaries for all 472 subjects with FME (age 14–64) admitted to a Quebec regional psychiatric hospital for the first time during a 30 year period (1980-2011). Amongst all first admitted FME patients, 27% ended up with POMS. A logistic regression analysis indicates the subsequent development of POMS was correlated with younger age, male gender and alcohol misuse at the time of the initial admission to hospital. The historical data available (median=11 years) shows that the diagnosis evolved towards bipolar disorder (76%), schizoaffective disorder (17%) and schizophrenia (6%). The results indicate that development of POMS is an inevitable clinical reality. The influence of alcoholism on the evolution of FME is clearly adverse. It is particularly associated with more manic episodes. The results underline the necessity for concomitant intervention for alcoholism in the presence of FME.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».