Mania secondary to focal brain lesions: implications for understanding the functional neuroanatomy of bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Approximately 3.5 million Americans will experience a manic episode during their lifetimes. The most common causes are psychiatric illnesses such as bipolar I disorder and schizoaffective disorder, but mania can also occur secondary to neurological illnesses, brain injury, or neurosurgical procedures. METHODS: For this narrative review, we searched Medline for articles on the association of mania with stroke, brain tumors, traumatic brain injury, multiple sclerosis, neurodegenerative disorders, epilepsy, and neurosurgical interventions. We discuss the epidemiology, features, and treatment of these cases. We also review the anatomy of the lesions, in light of what is known about the neurobiology of bipolar disorder. RESULTS: The prevalence of mania in patients with brain lesions varies widely by condition, from <2% in stroke to 31% in basal ganglia calcification. Mania occurs most commonly with lesions affecting frontal, temporal, and subcortical limbic brain areas. Right-sided lesions causing hypo-functionality or disconnection (e.g., stroke; neoplasms) and left-sided excitatory lesions (e.g., epileptogenic foci) are frequently observed. CONCLUSIONS: Secondary mania should be suspected in patients with neurological deficits, histories atypical for classic bipolar disorder, and first manic episodes after the age of 40 years. Treatment with antimanic medications, along with specific treatment for the underlying neurologic condition, is typically required. Typical lesion locations fit with current models of bipolar disorder, which implicate hyperactivity of left-hemisphere reward-processing brain areas and hypoactivity of bilateral prefrontal emotion-modulating regions. Lesion studies complement these models by suggesting that right-hemisphere limbic-brain hypoactivity, or a left/right imbalance, may be relevant to the pathophysiology of mania.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».