Lower cognitive functioning as a predictor of weight gain in bipolar disorder: a 12‐month study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In cross-sectional studies, elevated body mass index (BMI) is associated with cognitive impairment in bipolar disorder (BD). We investigated the direction of this association by prospectively examining changes in BMI and cognition. METHOD: We measured BMI and performance in six cognitive domains over 12 months in 80 adolescent and young adult BD patients and 46 healthy comparison subjects (HS). Ninety-three percent of patients received pharmacotherapy and 84% were euthymic. We used repeated-measures ancova and longitudinal mixed models to investigate whether (i) higher BMI and increasing BMI over time predicted lower subsequent cognitive functioning, and (ii) lower cognitive functioning and changes in cognition predicted increasing BMI. RESULTS: Neither baseline BMI nor BMI change predicted lower cognitive functioning. Lower baseline scores in attention, verbal memory, working memory, and a composite measure of global cognition predicted increasing BMI in patients and HS. In patients, lower cognitive functioning remained associated with increasing BMI when clinical and treatment variables were adjusted for. Improvement in working memory predicted a smaller subsequent BMI increase in patients. CONCLUSION: Lower cognitive functioning in specific domains predicts increasing BMI in patients with BD and healthy young adults. Targeting cognition may be important for minimizing weight gain in BD.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».