Biological rhythms are independently associated with quality of life in bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence suggests that patients with bipolar disorder (BD) experience biological rhythm disturbances; however, no studies have examined the impact of this disruption on quality of life (QOL). The aim of this study is to investigate the influence of biological rhythm, depressive symptoms, sleep quality, and sleep medication use on QOL in BD. METHODS: Eighty BD subjects (44 depressed and 36 euthymic) completed questionnaires assessing QOL (WHOQOL-BREF), biological rhythm disruption (BRIAN), depressive symptoms (MADRS), and sleep quality (PSQI). The impact of biological rhythm disturbance, depressive symptoms severity, sleep quality, and sleep medication use on QOL was determined with multiple regression analyses. RESULTS: BRIAN (β = -0.31, t = -2.73, p < 0.01), MADRS (β = -0.30, t = -2.93, p < 0.01), and sleep medication use (β = -0.45, t = -2.55, p < 0.05) were significant predictors of QOL in this model (F 4, 75 = 20.28; p < 0.0001). The relationship of these factors with subdomains of QOL showed that poorer social QOL was associated with greater biological rhythm disturbance (β = -0.43, t = -3.66, p < 0.01) and sleep medication use (β = -0.49, t = -2.35, p < 0.01), providing support for the social rhythm theory of BD. Physical QOL was associated with depression (β = -0.30, t = -2.93, p < 0.01) and biological rhythm disruption (β = -0.31, t = -2.73, p < 0.01). Main limitations include the cross-sectional assessment and the lack of objective measures of biological rhythms in relation to QOL. CONCLUSIONS: Disruption in biological rhythm is associated with poor QOL in BD, independent of sleep disturbance, sleep medication use, and severity of depression. Treatment strategies targeting regulation of biological rhythms, such as sleep/wake cycles, eating patterns, activities, and social rhythms, are likely to improve QOL in this population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».