Transitioning to bipolar disorder: A systematic review of prospective high-risk studies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Bipolar disorder is a highly heritable condition, which can progress from an asymptomatic period in at-risk individuals to a potentially debilitating illness. Identifying individuals who are at a high risk of developing bipolar disorder may provide an opportunity for early intervention to improve outcomes. The main objective of this systematic review is to provide an overview of prospective studies that evaluated the incidence and predictors of transitioning to bipolar disorder among high-risk individuals. RECENT FINDINGS: Twenty-three publications from 16 cohorts were included in the final review. Most studies focused on familial high-risk groups, while others either used clinical or a combination of clinical and genetic risk factors. The follow-up length was from 1 to 21 years and the rate of conversion to bipolar disorder was between 8 and 25% among different studies. Overall, the results suggest that a combination of genetic and clinical risk factors; namely, subthreshold (hypo)manic symptoms and elevated depressive symptoms, may be required to optimally predict conversion to bipolar disorder. SUMMARY: The concept of high-risk for bipolar disorder is still in its infancy. Further discussions are needed to work towards an expert consensus on the high-risk criteria for bipolar disorder, taking into account both clinical and genetic risk factors.
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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 | 0,008 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».