Database Analysis of Adults with Bipolar Disorder Consuming a Micronutrient Formula
Notice bibliographique
Résumé
Background Bipolar disorder is a lifelong problem with imperfect available treatments. Recent research has shown potential benefit of nutritional treatment for mood symptoms. The goal of the current study was to determine whether adults with bipolar disorder reported treatment benefit from consuming a micronutrient formula. Methods Self-report data were available from 682 adults who reported a diagnosis of bipolar disorder; 81% were taking psychiatric medications. Those reporting additional diagnoses were excluded, as well as those who provided data <60 times during 180 days of using the micronutrients, leaving 358 for analysis. Results Mean symptom severity was 41% lower than baseline after 3 months (effect size = 0.78), and 45% lower after 6 months (effect size = 0.76) (both paired t-tests significant, p < 0.001). In terms of responder status, 53% experienced ≥50% improvement at 6 months. Half the sample were taking medications approved for bipolar disorder (lithium, anticonvulsants, atypical antipsychotics), and half were either medication-free or taking other medications: the magnitude of treatment benefit did not differ between these two groups. Regression analyses indicated that decreased symptom severity over the 6 months was associated with increasing micronutrient dosage and with reducing medication. Symptom improvements were significant and sustained at 6 months, suggesting that benefits were not attributable to placebo/expectancy effects. Conclusions Further research on this micronutrient formula is warranted.
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».