The Global Aging & Geriatric Experiments in Bipolar Disorder Database (GAGE‐BD) project: Understanding older‐age bipolar disorder by combining multiple datasets
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is a dearth of research about the aging process among individuals with bipolar disorder (BD). One potential strategy to overcome the challenge of interpreting findings from existing limited older-age bipolar disorder (OABD) research studies is to pool or integrate data, taking advantage of potential overlap or similarities in assessment methods and harmonizing or cross-walking measurements where different measurement tools are used to evaluate overlapping construct domains. This report describes the methods and initial start-up activities of a first-ever initiative to create an integrated OABD-focused database, the Global Aging & Geriatric Experiments in Bipolar Disorder Database (GAGE-BD) project. METHODS: Building on preliminary work conducted by members of the International Society for Bipolar Disorders OABD taskforce, the GAGE-BD project will be operationalized in four stages intended to ready the dataset for hypothesis-driven analyses, establish a consortium of investigators to guide exploration, and set the stage for prospective investigation using a common dataset that will facilitate a high degree of generalizability. RESULTS: Initial efforts in GAGE-BD have brought together 14 international investigators representing a broad geographic distribution and data on over 1,000 OABD. Start-up efforts include communication and guidance on meeting regulatory requirements, establishing a Steering Committee to guide an incremental analysis strategy, and learning from existing multisite data collaborations and other support resources. DISCUSSION: The GAGE-BD project aims to advance understanding of associations between age, BD symptoms, medical burden, cognition and functioning across the life span and set the stage for future prospective research that can advance the understanding of OABD.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; 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 ».