Childhood factors associated with increased risk for mood episode recurrences in bipolar disorder—A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bipolar Disorder (BD) is a recurrent illness associated with high morbidity and mortality. The frequency of mood episode recurrence in BD is highly heterogeneous and significantly impacts the person's psychosocial functioning and well-being. Understanding the factors associated with mood recurrences could inform the prognosis and treatment. The objective of this review is to summarize the literature on factors, present during childhood, that influence recurrence. METHODOLOGY: A systematic review of PubMed (1946-2017) and PsycINFO (1884-2017) databases was conducted to identify candidate studies. Search terms included bipolar disorder, episodes, predictors, recurrences, and course. Study characteristics, risk for bias, and factors associated with recurrence were coded by two raters according to predetermined criteria. RESULTS: Twenty child studies and 28 adult studies that retrospectively evaluated childhood variables associated with mood recurrences were included. Early age of onset, low socioeconomic status, comorbid disorders, inter-episode subsyndromal mood symptoms, BD-I/II subtypes, presence of stressors, and family history of BD were associated with higher number of recurrences. LIMITATIONS: Risk factors and mood recurrences were assessed and defined in different ways, limiting generalizability. CONCLUSION: Multiple factors are associated with increased risk of mood episode recurrence in BD. Interventions targeting modifiable factors could reduce the impact of BD. For example, treatment of comorbid disorders and subsyndromal mood symptoms, coupled with appropriate cognitive behavioral and family-focused therapies could ameliorate risk related to many clinical factors. When coupled with social services to address environmental factors, the number of episodes could be reduced and the course of BD significantly improved.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».