Cardiovascular risk and bipolar disorder: factors associated with a positive coronary calcium score in patients with bipolar disorder type 1
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cardiovascular disease is the leading cause of death in patients with bipolar disorder. The aim of this study was to evaluate the factors associated with positive coronary calcium score (CCS) in individuals with bipolar disorder type 1. METHODS: Patients from the Bipolar Disorder Program at Hospital de Clínicas de Porto Alegre, Brazil, underwent computed tomography scanning for calcium score measurement. Clinical and sociodemographic variables were compared between patients according to their CCS status: negative (CCS = 0) or positive (CCS > 0). Poisson regression analysis was used to examine the association of CCS with number of psychiatric hospitalizations. RESULTS: Out of 41 patients evaluated, only 10 had a positive CCS. Individuals in the CCS-positive group were older (55.2±4.2 vs. 43.1±10.0 years; p = 0.001) and had more psychiatric hospitalizations (4.7±3.0 vs. 2.6±2.5; p = 0.04) when compared with CCS- negative subjects. The number of previous psychiatric hospitalizations correlated positively with CCS (p < 0.001). CONCLUSION: Age and number of psychiatric hospitalizations were significantly associated with higher CCS, which might be a potential method for diagnosis and stratification of cardiovascular disease in bipolar patients. There is a need for increased awareness of risk assessment 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».