Risk of dementia in people with depressive and bipolar disorders increases with increasing number of prior affective episodes
Notice bibliographique
Résumé
Kessing LV, Andersen PK. Does the risk of developing dementia increase with the number of episodes in patients with depressive disorder and in patients with bipolar disorder? J Neurol Neurosurg Psychiatry 2004;75:1662–6.[OpenUrl][1][Abstract/FREE Full Text][2] Q Does an increasing number of prior affective episodes increase the risk of developing dementia in people with depressive and bipolar disorders? ### ![Graphic][3]</img>Design: Cohort study. ### ![Graphic][4]</img>Follow up period: 14 years. ### ![Graphic][5]</img>Setting: Denmark from 1970 to 1999. ### ![Graphic][6]</img>People: 18 726 people with depressive disorder (ICD-8) and 4248 people with bipolar disorder (ICD-10). Inclusions: people who at their first discharge from a psychiatric hospital after 1 January 1970 had a diagnosis of primary affective disorder. Main exclusions: diagnosis of organic psychosis or schizophrenia at discharge before 1 January 1986. ### ![Graphic][7]</img>Risk factors: The Denmark nationwide … [1]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DJournal%2Bof%2BNeurology%252C%2BNeurosurgery%2B%2526%2BPsychiatry%26rft.stitle%253DJ.%2BNeurol.%2BNeurosurg.%2BPsychiatry%26rft.aulast%253DKessing%26rft.auinit1%253DL%2BV%26rft.volume%253D75%26rft.issue%253D12%26rft.spage%253D1662%26rft.epage%253D1666%26rft.atitle%253DDoes%2Bthe%2Brisk%2Bof%2Bdeveloping%2Bdementia%2Bincrease%2Bwith%2Bthe%2Bnumber%2Bof%2Bepisodes%2Bin%2Bpatients%2Bwith%2Bdepressive%2Bdisorder%2Band%2Bin%2Bpatients%2Bwith%2Bbipolar%2Bdisorder%253F%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1136%252Fjnnp.2003.031773%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F15548477%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [2]: /lookup/ijlink?linkType=ABST&journalCode=jnnp&resid=75/12/1662&atom=%2Febmental%2F8%2F2%2F46.atom [3]: /embed/inline-graphic-1.gif [4]: /embed/inline-graphic-2.gif [5]: /embed/inline-graphic-3.gif [6]: /embed/inline-graphic-4.gif [7]: /embed/inline-graphic-5.gif
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».