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Enregistrement W2071744520 · doi:10.1111/j.1600-0447.2007.01055.x

Neuropsychological functioning in euthymic bipolar disorder: a meta‐analysis

2007· review· en· W2071744520 sur OpenAlexaff
Ivan J. Torres, Vanessa G. Boudreau, Lakshmi N. Yatham

Notice bibliographique

RevueActa Psychiatrica Scandinavica · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaRiverview HospitalSimon Fraser UniversityVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychologyBipolar disorderPsychologyCognitionExecutive functionsWorking memoryNeuropsychological assessmentClinical psychologyPsychiatryAudiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Although cognitive deficits are prominent in symptomatic patients with bipolar disorder, the extent and pattern of cognitive impairment in euthymic patients remain uncertain. METHOD: Neuropsychological studies comparing euthymic bipolar patients and healthy controls were evaluated. Across studies, effect sizes reflecting patient-control differences in task performance were computed for the 15 most frequently studied cognitive measures in the literature. RESULTS: Across the broad cognitive domains of attention/processing speed, episodic memory, and executive functioning, medium-to-large performance effect size differences were consistently observed between patients and controls, favoring the latter. Deficits were not observed on measures of vocabulary and premorbid IQ. CONCLUSION: Meta-analytic findings provide evidence of a trait-related neuropsychological deficit in bipolar disorder involving attention/processing speed, memory, and executive function. Findings are discussed with regard to potential moderators, etiologic considerations, limitations, and future directions in neuropsychological research on bipolar disorder.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,011
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,295 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations616
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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