The relationship between bipolar disorder and type 2 diabetes: More than just co-morbid disorders
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes mellitus (T2DM) rates are three times higher in patients with bipolar disorder (BD), compared to the general population. This is a major contributing factor to the elevated risk of cardiovascular mortality, the leading cause of death in bipolar patients. There may be shared pathophysiology linking the two disorders, including hypothalamic-pituitary-adrenal and mitochondrial dysfunction, common genetic links, and epigenetic interactions. Life-style, phenomenology of bipolar symptoms, and adverse effects of pharmacotherapy may be contributing factors. Patients with BD and T2DM have a more severe course of illness and are more refractory to treatment. Control of their diabetes is poorer when compared to diabetics without BD, and an existing disparity in medical care may be partly responsible. Glucose abnormalities in bipolar patients need to be screened for and treated. Metformin appears to have the best benefit/risk ratio, and the dipeptidyl peptidase-4 inhibitors and glucagon-like peptide-1 receptor agonists and analogues also appear promising, although these agents have not been specifically studied in populations with mood disorders. Physicians need to be aware of the increased risk for T2DM and cardiovascular disease in bipolar patients, and appropriate prevention, screening, case finding, and treatment is recommended.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».