Irregular eating patterns associate with hypomanic symptoms in bipolar disorders
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We present novel dimensional methods to describe the timing of eating in psychopathology. We focused on the relationship between current mood in bipolar disorder (BD) and the stability of the temporal pattern of daily eating events.Methods: Consenting BD patients (n = 69) from an outpatient, tertiary care clinic completed hourly charts of mood and eating for two weeks. Mood was also evaluated with Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS) and Young Mania Rating Scale (YMRS).Results: Illustrative displays, or eatograms, enabling visualization of all recorded eating events were used to guide assessment of the temporal structure of eating across the two week assessment period. We computed indices to quantify irregularities in timing of eating, namely IFRQ, ITIM and IINT for the variability of frequency, timing, and interval of eating events, respectively. In this cohort, irregular temporal pattern of eating correlated with hypomanic symptoms (YMRS with IFRQ, Spearman rank order rh = 0.28, p = .019, with ITIM, rh = 0.44, p < .001, and with IINT rh = 0.38, p = .001), but not depressive symptoms or anthropometric measures.Conclusions: Our data suggest a link between the instability of the temporal order of daily eating and mood. The dimensional measures for eating pattern introduced here enable future investigations of correlations with psychopathology.
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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 | 0,001 | 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 ».