Subsyndromal Mood Symptoms: A Useful Concept for Maintenance Studies of Bipolar Disorder?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the measurement of subsyndromal mood symptoms in relation to studies of maintenance therapy for bipolar disorder. METHODS: Literature review of the Medline database using the following selection criteria: (1) 'bipolar disorder' plus 'inter-episode or interepisode or subsyndromal or subclinical or residual or subthreshold' and (2) 'bipolar disorder' plus 'maintenance or prophylaxis or longitudinal'. Studies of children or adolescents and non-English-language reports were excluded. RESULTS: Of the studies published between 1987 and October 2007, 77 articles about subsyndromal mood symptoms and 257 studies of maintenance therapy agents were found. Only 11 of the 257 studies of maintenance therapy agents discussed subsyndromal mood symptoms. Of the 77 articles, two thirds were published after 2000. Inconsistent definitions of subsyndromal mood symptoms and different evaluation tools and methodologies were used in the studies. CONCLUSIONS: There is a need to standardize definitions and validate measuring approaches for subsyndromal mood symptoms. However, when measured in both naturalistic studies and clinical trials, subsyndromal mood symptoms were frequently reported by patients receiving maintenance therapy and were associated with poor functioning. As with other chronic illnesses, knowledge of the patient's perspective of daily morbidity is important for improving the clinical outcome. Studies of maintenance therapy for bipolar disorder, regardless of the approach, should measure subsyndromal mood symptoms as an additional outcome.
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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 | 0,048 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».