A 12-month prospective study on the time to hospitalization and clinical management of a cohort of bipolar type I and schizoaffective bipolar patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Schizoaffective disorder, bipolar type (SAD) and bipolar disorder I (BD) present a large clinical overlap. In a 1-year follow-up, we aimed to evaluate days to hospitalization (DTH) and predictors of relapse in a SAD-BD cohort of patients. METHODS: A 1-year, prospective, naturalistic cohort study considering DTH as primary outcome and incidence of direct and indirect measures of psychopathological compensation as secondary outcomes. Kaplan-Meyer survival analysis with Log-rank Mantel-Cox test compared BD/SAD subgroups as to DTH. After bivariate analyses, Cox regression was performed to assess covariates possibly associated with DTH in diagnostic subgroups. RESULTS: Of 836 screened patients, 437 were finally included (SAD = 105; BD = 332). Relapse rates in the SAD sample was n = 26 (24.8%) vs. n = 41 (12.3%) in the BD sample (p = 0.002). Mean ± SD DTH were 312.16 ± 10.6 (SAD) vs. 337.62 ± 4.4 (BD) days (p = 0.002). Patients with relapses showed more frequent suicide acts, violent behaviors, and changes in pharmacological treatments (all p < 0.0005) in comparison to patients without relapse. Patients without relapses had significantly higher mean number of treatments at T0 (p = 0.010). Cox regression model relating the association between diagnosis and DTH revealed that BD had higher rates of suicide attempts (HR = 13.0, 95%CI = 4.0-42.0, p < 0.0005), whereas SAD had higher rates of violent behavior during psychotic episodes (HR = 12.0, 95%CI = .3.3-43.5, p > 0.0005). CONCLUSIONS: SAD patients relapse earlier with higher hospitalization rates and violent behavior during psychotic episodes whereas bipolar patients have more suicide attempts. Psychiatric/psychological follow-up visits may delay hospitalizations by closely monitoring symptoms of self- and hetero-aggression.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».