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Enregistrement W2914767227 · doi:10.1080/14737175.2019.1580145

Objective and biological markers in bipolar spectrum presentations

2019· review· en· W2914767227 sur OpenAlexaff
Trisha Chakrabarty, Lakshmi N. Yatham

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Neurotherapeutics · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBipolar disorderSpectrum (functional analysis)Computational biologyBiologyNeurosciencePhysicsCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Subthreshold presentations of bipolarity (BSPs) pose a diagnostic conundrum, in terms of whether they should be conceptualized and treated similarly as traditionally defined bipolar disorders (BD). While it has been argued that BSPs are on a pathophysiologic continuum with traditionally defined BDs, there has been limited examination of biological and objective markers in these presentations to validate this assertion. Areas covered: The authors review studies examining genetic, neurobiological, cognitive and peripheral markers in BSPs, encompassing clinical and non-clinical populations with subthreshold hypo/manic symptoms. Results are placed in the context of previously identified markers in traditionally defined BDs. Expert commentary: There have been few studies of objective and biological markers in subthreshold presentations of BD, and results are mixed. While abnormalities in brain structure/functioning, peripheral inflammatory, and cognitive markers have been reported, it is unclear whether these findings are specific to BD or indicative of broad affective pathology. However, some studies suggest that increased sensitivity to reward and positive stimuli are shared between subthreshold and traditionally defined BDs, and may represent a point of departure from unipolar major depression. Further examination of such markers may improve understanding of subthreshold bipolar presentations, and provide guidance in terms of therapeutic strategies.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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