Meta‐analysis of the association between cognitive abilities and everyday functioning in bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Neurocognitive deficits are common in bipolar disorder and contribute to functional disability. However, the degree to which general and specific cognitive deficits affect everyday functioning in bipolar disorder is unknown. The goal of this meta-analysis was to examine the magnitude of the effect of specific neurocognitive abilities on everyday functioning in bipolar disorder. METHODS: We conducted a comprehensive meta-analysis of studies that reported associations between performance on objective neuropsychological tasks and everyday functioning among individuals with bipolar disorder. From an initial pool of 486 papers, 22 studies met inclusion criteria, comprising a total of 1344 participants. Correlation coefficients were calculated for 11 cognitive domains and four measurement modalities for functioning. We also examined effect moderators, such as sample age, clinical state, and study design. RESULTS: The mean Pearson correlation between neurocognitive ability and functioning was 0.27, and was significant for all cognitive domains and varied little by cognitive domain. Correlations varied by methods of everyday functioning assessment, being lower for clinician and self-report than performance-based tasks and real-world milestones such as employment. None of the moderator analyses were significant. CONCLUSIONS: Overall, the strength of association between cognitive ability and everyday functioning in bipolar disorder is strikingly similar to that seen in schizophrenia, with little evidence for differences across cognitive domains. The strength of association differed to a greater extent according to functional measurement approach.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».