Parsing metabolic heterogeneity in mood disorders: A hypothesis‐driven cluster analysis of glucose and insulin abnormalities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Metabolically based distinctions for disturbances in glucose and insulin may provide meaningful insights both clinically and mechanistically. METHODS: Data were derived from 352 subjects of previously completed clinical studies with a mood disorder (MD) (bipolar disorder: n = 179, major depressive disorder: n = 173) and 218 healthy controls from the Comprehensive Assessment of Long-Term Effects of Reducing Intake of Energy. We conducted a factor analysis to replicate a priori dissociable factors informed by glucose and insulin levels and indices of insulin resistance and beta-cell function: elevated insulin and insulin resistance ("insulin-IR"), and increased fasting glucose and reduced insulin secretion ("glucotoxicity"). Cluster analyses were conducted, separately in men and women, to evaluate the clinical relevance of subtyping individuals with MDs using insulin-IR and glucotoxicity (GT) factor scores. RESULTS: Factors insulin-IR and GT explained 92.64% and 92.09% of the variance in men and women respectively. Three clusters were replicated in men and women separately: metabolically healthy (MH), high GT, and insulin-resistant (IR). After adjusting for age, gender, study cohort, MD diagnosis, and antipsychotics use, body mass index (BMI) and mean arterial pressure were higher in IR- vs GT- or MH-clustered individuals; GT-clustered individuals had more metabolic syndrome components and higher C-reactive protein. Glucotoxic-clustered subjects reported greater impairments in cognitive function and global functioning when compared to MH- or IR-clustered subjects. CONCLUSIONS: Using simple, cost-effective, and accessible measures, we identified stable, gender-convergent, subgroups of individuals that significantly diverged on measures of cognitive dysfunction, self-reported anhedonia, functional disability, BMI, and blood pressure.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».