Toward prevention of bipolar disorder in at-risk children: Potential strategies ahead of the data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the well-documented negative impact of untreated bipolar illness, approaches to early intervention in childhood-onset bipolar and related disorders are not well delineated. METHODS: We reviewed the extant treatment literature on children at high risk for bipolar disorder, with definitions based on family history, childhood adversity, and prodromal symptoms. RESULTS: A panoply of approaches have been described, but most interventions are based on an inadequate database to support their routine implementation. We classify early stage interventions as a function of their safety and tolerability with the hope that these might generate more rigorous study and a stronger database. LIMITATIONS: Critics may rightly argue that identifying viable treatment methods is premature given our lack of ability to reliably predict illness trajectory in very young children. However, many of the psychosocial and pharmacological interventions we present could have nonspecific positive effects across a variety of symptoms, syndromes, and diagnoses, further enhancing the rationale for more rigorous study. CONCLUSIONS: Early stage interventions have the potential to improve functioning in prodromal illness and exert long-term positive effects on the course of illness. Many of the safest interventions deserve consideration for implementation and dissemination studies.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».