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Enregistrement W2404764644

Prevalence, clinical presentation and differential diagnosis of pediatric bipolar disorder.

2012· article· en· W2404764644 sur OpenAlexaff
Benjamin I. Goldstein, Boris Birmaher

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical diagnosisMedicinePediatricsBipolar disorderMoodDifferential diagnosisPsychiatryClinical psychologyPathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Over the past 20 years, the evidence regarding pediatric bipolar disorder (BP) has increased substantially. As a result, recent concerns have focused primarily on prevalence and differential diagnosis. METHOD: Selective review of the literature. RESULTS: BP as defined by rigorously applying diagnostic criteria has been observed among children and especially adolescents in numerous countries. In contrast to increasing diagnoses in clinical settings, prevalence in epidemiologic studies has not recently changed. BPspectrum conditions among youth are highly impairing and confer high risk for conversion to BP-I and BP-II. Compared to adults, youth with BP have more mixed symptoms, more changes in mood polarity, are more often symptomatic and seem to have worse prognosis. The course, clinical characteristics, and comorbidities of BP among children and adolescents are in many ways otherwise similar to those of adults with BP. Nonetheless, many youth with BP receive no treatment and most do not receive BP-specific treatment. CONCLUSION: Despite increased evidence supporting the validity of pediatric BP, discrepancies between clinical and epidemiologic findings suggest that diagnostic misapplication may be common. Simultaneously, low rates of treatment of youth with BP suggest that withholding of BP diagnoses may also be common. Clinicians should apply diagnostic criteria rigorously in order to optimize diagnostic accuracy and ensure appropriate treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations44
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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