Characteristics of depressive and bipolar disorder patients with mixed features
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess differences between subjects with vs. without mixed features in major affective disorders. METHODS: In 3099 out-patient subjects with DSM-5 major depressive disorder (MDD, n = 1921) or bipolar disorders (BD, n = 1178), we compared those with (Mx) vs. without (Non-Mx) mixed features (agitated-irritable depression or dysphoric [hypo]mania) in an index episode. RESULTS: Prevalence of Mx averaged 21.9% [CI: 20.5-23.4] overall, ranking: BD-II > BD-I > MDD, and in BD depression ≥ [hypo]mania > MDD. Mx subjects were significantly more likely than Non-Mx cases to (i) have other mixed episodes, (ii) have higher irritable and agitated ratings, (iii) have more substance abuse, (iv) switch into mixed episodes, (v) have more suicide attempts and higher suicidal ratings, (vi) change diagnosis from depression to BD, (vii) have higher hypomania scores when depressed or depression scores when [hypo]manic, (viii) be unmarried or separated with fewer children and siblings, (ix) be diagnosed more with BD than MDD, (x) be unemployed, (xi) have BD, suicide and divorce among first-degree relatives, (xii) be female, (xiii) be younger at illness-onset. Both BD and MDD Mx subjects also received antidepressants less, but antipsychotics and mood-stabilizers more, alone and in combination with antidepressants. CONCLUSIONS: Mood disorder subjects with agitated-irritable depression or dysphoric [hypo]mania differed from those without such mixed features, including having a less favorable clinical course and repeated mixed episodes. They may represent a distinct and prevalent, syndromal clinical subtype with prognostic and therapeutic significance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».