Staging systems in bipolar disorder: an <scp>I</scp>nternational <scp>S</scp>ociety for <scp>B</scp>ipolar <scp>D</scp>isorders <scp>T</scp>ask <scp>F</scp>orce <scp>R</scp>eport
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We discuss the rationale behind staging systems described specifically for bipolar disorders. Current applications, future directions and research gaps in clinical staging models for bipolar disorders are outlined. METHOD: We reviewed the literature pertaining to bipolar disorders, focusing on the first episode onwards. We systematically searched data on staging models for bipolar disorders and allied studies that could inform the concept of staging. RESULTS: We report on several dimensions that are relevant to staging concepts in bipolar disorder. We consider whether staging offers a refinement to current diagnoses by reviewing clinical studies of treatment and functioning and the potential utility of neurocognitive, neuroimaging and peripheral biomarkers. CONCLUSION: Most studies to date indicate that globally defined late-stage patients have a worse overall prognosis and poorer response to standard treatment, consistent with patterns for end-stage medical disorders. We believe it is possible at this juncture to speak broadly of 'early'- and 'late'-stage bipolar disorder. Next steps require further collaborative efforts to consider the details of preillness onset and intermediary stages, and how many additional stages are optimal.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».