Affective cognition in bipolar disorder: A systematic review by the ISBD targeting cognition task force
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Impairments in affective cognition are part of the neurocognitive profile and possible treatment targets in bipolar disorder (BD), but the findings are heterogeneous. The International Society of Bipolar Disorder (ISBD) Targeting Cognition Task Force conducted a systematic review to (i) identify the most consistent findings in affective cognition in BD, and (ii) provide suggestions for affective cognitive domains for future study and meta-analyses. METHODS: The review included original studies reporting behavioral measures of affective cognition in BD patients vs controls following the procedures of the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analysis (PRISMA) statement. Searches were conducted on PubMed/MEDLINE, EMBASE, and PsychInfo from inception until November 2018. RESULTS: A total of 106 articles were included (of which nine included data for several affective domains); 41 studies assessed emotional face processing; 23 studies investigated reactivity to emotional words and images; 3 investigated explicit emotion regulation; 17 assessed implicit emotion regulation; 31 assessed reward processing and affective decision making. In general, findings were inconsistent. The most consistent findings were trait-related difficulties in facial emotion recognition and implicit emotion regulation, and impairments in reward processing and affective decision making during mood episodes. Studies using eye-tracking and facial emotion analysis revealed subtle trait-related abnormalities in emotional reactivity. CONCLUSION: The ISBD Task Force recommends facial expression recognition, implicit emotion regulation, and reward processing as domains for future research and meta-analyses. An important step to aid comparability between studies in the field would be to reach consensus on an affective cognition test battery for BD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».