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Enregistrement W2171403726 · doi:10.1176/appi.ajp.163.2.319

Comorbidity in Bipolar Disorder Among the Elderly: Results From an Epidemiological Community Sample

2006· article· en· W2171403726 sur OpenAlexaff
Benjamin I. Goldstein, Nathan Herrmann, Kenneth I. Shulman

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Psychiatry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComorbidityEpidemiologyBipolar disorderSample (material)PsychiatryNational Comorbidity SurveyMedicinePsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study sought to determine psychiatric comorbidity among elderly individuals with bipolar disorder. METHOD: An epidemiological community survey identified 84 elderly (ages >/=65) respondents with bipolar disorder, 1,327 younger adults with bipolar disorder, and 8,121 elderly respondents without bipolar disorder. RESULTS: Elderly respondents with bipolar disorder reported lifetime and 12-month rates of comorbid alcohol use disorders (38.1%, 38.1%, respectively), dysthymia (15.5%, 7.1%), generalized anxiety disorder (20.5%, 9.5%), and panic disorder (19.0%, 11.9%) that were significantly higher than among elderly respondents without bipolar disorder. They had lower lifetime and 12-month rates of alcohol use disorders and lower 12-month rates of dysthymia and panic disorder than younger adults with bipolar disorder. Elderly men with bipolar disorder reported a greater prevalence of alcoholism; women reported a greater prevalence of panic disorder. CONCLUSIONS: Comorbid axis I disorders, including panic disorder, are common among elderly individuals with bipolar disorder.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations151
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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