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Enregistrement W2946310929 · doi:10.1111/bdi.12795

The Global Aging & Geriatric Experiments in Bipolar Disorder Database (GAGE‐BD) project: Understanding older‐age bipolar disorder by combining multiple datasets

2019· article· en· W2946310929 sur OpenAlexafffund
Martha Sajatovic, Lisa T. Eyler, Soham Rej, Osvaldo P. Almeida, Hilary P. Blumberg, Brent P. Forester, Orestes Vicente Forlenza, Ariel Gildengers, Benoit H. Mulsant, Sergio Strejilevich, Shang‐Ying Tsai, Eduard Vieta, Robert C. Young, Annemiek Dols

Notice bibliographique

RevueBipolar Disorders · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthCentre for Addiction and Mental Health FoundationPfizerEli Lilly and CompanyPatient-Centered Outcomes Research InstituteBristol-Myers Squibb
Mots-clésGeneralizability theoryBipolar disorderOperationalizationSet (abstract data type)DatabasePsychologyConstruct (python library)Computer scienceCognitionPsychiatryDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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