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Enregistrement W2289392050 · doi:10.1111/bdi.12372

Exponential state transition dynamics in the rest–activity architecture of patients with bipolar disorder

2016· article· en· W2289392050 sur OpenAlexafffund
Abigail Ortiz, Kamil Brádler, Luiza M. Radu, Martin Alda, Benjamin Rusak

Notice bibliographique

RevueBipolar Disorders · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of OttawaDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationHealth Research Board
Mots-clésEveningRest (music)ChronotypePsychologyBipolar disorderCircadian rhythmPsychiatryInternal medicineMedicinePhysicsLithium (medication)Neuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Our goal was to model the temporal dynamics of sleep-wake transitions, represented by transitions between rest and activity obtained from actigraphic data, in patients with bipolar disorder using a probabilistic state transition approach. METHODS: We collected actigraphic data for 14 days from 20 euthymic patients with bipolar disorder, who had been characterized clinically, demographically, and with respect to their circadian preferences (chronotype). We processed each activity record to generate a series of transitions in both directions between the states of rest (R) and activity (A) and plotted the estimated transition probabilities (pRA and pAR). Each 24-hour period was also divided into a rest phase consisting of the eight consecutive least active hours in each day and an active phase consisting of the 16 consecutive most active hours in each day. We then calculated separate transition probabilities for each of these phases for each participant. We subsequently modeled the rest phase data to find the best fit for rest-activity transitions using maximum likelihood estimation. We also examined the association of transition probabilities with clinical and demographic variables. RESULTS: The best-fit model for rest-activity transitions during the rest phase was a mixture (bimodal) of exponential functions. Of those patients with rapid cycling, 75% had an evening-type chronotype. Patients with bipolar II disorder taking antidepressants had a lower probability of transitioning back to rest than those not on antidepressants [mean ± SD = 0.050 ± 0.006 versus 0.141 ± 0.058, F(1,15) = 3.40, p < 0.05]. CONCLUSIONS: The dynamics of transitions between rest and activity in bipolar disorder can be accounted for by a mixture (bimodal) of exponential functions. Patients taking antidepressants had a reduced probability of sustaining and returning to sleep.

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)0,000
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 enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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