Identifying social cognition subgroups in euthymic patients with bipolar disorder: a cluster analytical approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bipolar disorder (BD) is associated with social cognition (SC) impairments even during remission periods although a large heterogeneity has been described. Our aim was to explore the existence of different profiles on SC in euthymic patients with BD, and further explore the potential impact of distinct variables on SC. METHODS: Hierarchical cluster analysis was conducted using three SC domains [Theory of Mind (ToM), Emotional Intelligence (EI) and Attributional Bias (AB)]. The sample comprised of 131 individuals, 71 patients with BD and 60 healthy control subjects who were compared in terms of SC performance, demographic, clinical, and neurocognitive variables. A logistic regression model was used to estimate the effect of SC-associated risk factors. RESULTS: = 23, 32.4%) with mild deficits in ToM and AB domains and with moderate difficulties in EI. Patients with low SC performance were mostly males, showed lower estimated IQ, higher subthreshold depressive symptoms, longer illness duration, and poorer visual memory and attention. Low estimated IQ (OR 0.920, 95% CI 0.863-0.981), male gender (OR 5.661, 95% CI 1.473-21.762), and longer illness duration (OR 1.085, 95% CI 1.006-1.171) contributed the most to the patients clustering. The model explained up to 35% of the variance in SC performance. CONCLUSIONS: Our results confirmed the existence of two discrete profiles of SC among BD. Nearly two-thirds of patients exhibited adjusted social cognitive abilities. Longer illness duration, male gender, and lower estimated IQ were associated with low SC performance.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».