Quality of life in patients with bipolar I depression: data from 920 patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the impact of acute depression on quality of life (QOL) in patients with bipolar I disorder and to compare these results with published data on QOL in patients with unipolar depression. METHODS: Quality of life was assessed using the SF-36 in bipolar patients (n = 958) who had recently experienced an episode of acute bipolar depression and participated in a large randomized, double-blind, safety and efficacy trial. Seven studies that included SF-36 data from patients with unipolar depression were identified in the published literature and descriptive comparisons of SF-36 scores were made between the unipolar depression trials and this bipolar depression trial. RESULTS: There were 920 patients who completed the SF-36. Mean transformed scores, which could range from 0 to 100, were very low in bipolar depressed patients for the role-physical (36.7), vitality (22.4), social functioning (29.9), role-emotion (11.4), and mental health (31.0) subscales. Mean SF-36 scores for all subscales were significantly and inversely correlated (p < 0.0001) with the HAM-D indicating that patients with milder depressive symptoms had better QOL. Further, the mean SF-36 scores for the bipolar sample were consistently lower compared with published data on QOL in unipolar depression on four of the eight subscales: general health; social functioning; role-physical, and role-emotional. CONCLUSIONS: While both unipolar and bipolar depression have serious detrimental effects on patient QOL, our results suggest that some aspects of QOL may be worse in bipolar depression.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».