Adults with Mood Disorders Have an Increased Risk Profile for Cardiovascular Disease within the First 2 Years of Treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: People with bipolar disorder (BD) and major depressive disorder (MDD) are at risk for premature death from various physical illnesses. A large component of this risk may be accounted for by an elevated risk of metabolic syndrome (MeS) and coronary heart disease (CHD). The objective of our study was to examine patients' physical health prior to first treatment and over 2 years of follow-up. METHODS: Ten-year risk for CHD and incidence of MeS were calculated for newly diagnosed patients with MDD (n = 30) and BD (n = 24) at baseline and over a 2-year follow-up. Age and sex-matched control subjects were obtained from the National Health and Nutrition Examination Survey III dataset. RESULTS: At baseline, 11.2% of patients met diagnostic criteria for MeS and this increased to 16.8% at follow-up. Women had higher rates of MeS but rates were similar across diagnosis. There was a significant increase within all MeS criteria. The 10-year CHD risk was low for patients at baseline and follow-up but increased across the follow-up period. Changes in CHD and MeS risk were not associated with a specific type of pharmacotherapy, as all medication classes appeared to increase risk. CONCLUSION: Prior to treatment, MeS and CHD risk rates for patients were similar to the general population, but their risk of CHD increased appreciably.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».