Bipolar Spectrum Disorder May Be Associated With Family History of Diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aims at investigating into the presence of family history of diabetes, ischemic heart disease, thyroid disease, cancer, cerebrovascular disease, and epilepsy in bipolar patients. METHODS: Totally 1,148 patients admitted to our outpatient unit between January 2018 and January 2020, who were diagnosed with bipolar disorder according to Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, fifth edition (DSM-V), from whom informed consent was obtained, were cross-sectionally and consecutively evaluated. Each patient was questioned regarding a family history of diabetes, ischemic heart disease, thyroid disease, cancer (gastrointestinal, breast and prostate cancer, leukemia, and lymphoma), cerebrovascular disease and epilepsy in first- and second-degree relatives. RESULTS: Diabetes, ischemic heart disease, cancer, cerebrovascular disease and epilepsy were more common in the family histories than in bipolar patients. A strong correlation was found between family history positive for epilepsy and bipolar disorder with psychotic symptoms. Also, a correlation was found between family history for diabetes and seasonal course and family history positive for thyroid disease and comorbid anxiety disorder. CONCLUSIONS: This study is the first to investigate into the frequency of physical diseases in the family histories of bipolar patients. Current therapies target the association between common leading pathways and symptoms whereas it is the association between stress and neural circuits that underlie the pathophysiology that should be targeted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».