Insulin resistance and outcome in bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the impact of insulin resistance on bipolar disorder. AIMS: To examine the relationships between insulin resistance, type 2 diabetes and clinical course and treatment outcomes in bipolar disorder. METHOD: We measured fasting glucose and insulin in 121 adults with bipolar disorder. We diagnosed type 2 diabetes and determined insulin resistance. The National Institute of Mental Health Life Chart was used to record the course of bipolar disorder and the Alda scale to establish response to prophylactic lithium treatment. RESULTS: Patients with bipolar disorder and type 2 diabetes or insulin resistance had three times higher odds of a chronic course of bipolar disorder compared with euglycaemic patients (50% and 48.7% respectively v. 27.3%, odds ratio (OR) = 3.07, P = 0.007), three times higher odds of rapid cycling (38.5% and 39.5% respectively v. 18.2%, OR = 3.13, P = 0.012) and were more likely to be refractory to lithium treatment (36.8% and 36.7% respectively v. 3.2%, OR = 8.40, P<0.0001). All associations remained significant after controlling for antipsychotic exposure and body mass index in sensitivity analyses. CONCLUSIONS: Comorbid insulin resistance may be an important factor in resistance to treatment in bipolar disorder.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».