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Enregistrement W2403664471 · doi:10.5498/wjp.v5.i4.412

Risk for emerging bipolar disorder, variants, and symptoms in children with attention deficit hyperactivity disorder, now grown up

2015· article· en· W2403664471 sur OpenAlexfundno aff
Ahmed Z. Elmaadawi

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Psychiatry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsNational Institute of Nursing ResearchUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignPurdue PharmaUniversity of California, IrvineMcGill UniversityCincinnati Children's Hospital Medical CenterNational Institutes of HealthOhio State UniversityPurdue UniversityNational Institute on Drug AbuseShireYork UniversityU.S. Department of JusticeEli Lilly and CompanyUniversity of PittsburghMayo ClinicNational Institute of Mental HealthPfizerFlorida International UniversityAutism Speaks
Mots-clésIrritabilityAttention deficit hyperactivity disorderBipolar disorderPsychiatryPathognomonicAttention deficitMedicineMethylphenidatePediatricsPsychologyClinical psychologyMoodInternal medicineCognitionDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To determine the prevalence of bipolar disorder (BD) and sub-threshold symptoms in children with attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) through 14 years' follow-up, when participants were between 21-24 years old. METHODS: First, we examined rates of BD type I and II diagnoses in youth participating in the NIMH-funded Multimodal Treatment Study of ADHD (MTA). We used the diagnostic interview schedule for children (DISC), administered to both parents (DISC-P) and youth (DISCY). We compared the MTA study subjects with ADHD (n = 579) to a local normative comparison group (LNCG, n = 289) at 4 different assessment points: 6, 8, 12, and 14 years of follow-ups. To evaluate the bipolar variants, we compared total symptom counts (TSC) of DSM manic and hypomanic symptoms that were generated by DISC in ADHD and LNCG subjects. Then we sub-divided the TSC into pathognomonic manic (PM) and non-specific manic (NSM) symptoms. We compared the PM and NSM in ADHD and LNCG at each assessment point and over time. We also evaluated the irritability as category A2 manic symptom in both groups and over time. Finally, we studied the irritability symptom in correlation with PM and NSM in ADHD and LNCG subjects. RESULTS: DISC-generated BD diagnosis did not differ significantly in rates between ADHD (1.89%) and LNCG 1.38%). Interestingly, no participant met BD diagnosis more than once in the 4 assessment points in 14 years. However, on the symptom level, ADHD subjects reported significantly higher mean TSC scores: ADHD 3.0; LNCG 1.7; P < 0.001. ADHD status was associated with higher mean NSM: ADHD 2.0 vs LNCG 1.1; P < 0.0001. Also, ADHD subjects had higher PM symptoms than LNCG, with PM means over all time points of 1.3 ADHD; 0.9 LNCG; P = 0.0001. Examining both NSM and PM, ADHD status associated with greater NSM than PM. However, Over 14 years, the NSM symptoms declined and changed to PM over time (df 3, 2523; F = 20.1; P < 0.0001). Finally, Irritability (BD DSM criterion-A2) rates were significantly higher in ADHD than LNCG (χ(2) = 122.2, P < 0.0001), but irritability was associated more strongly with NSM than PM (df 3, 2538; F = 43.2; P < 0.0001). CONCLUSION: Individuals with ADHD do not appear to be at significantly greater risk for developing BD, but do show higher rates of BD symptoms, especially NSM. The greater linkage of irritability to NSM than to PM suggests caution when making BD diagnoses based on irritability alone as one of 2 (A-level) symptoms for BD diagnosis, particularly in view of its frequent presentation with other psychopathologies.

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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,688

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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