Prevalence and correlates of childhood‐onset bipolar disorder among adolescents
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Early-onset bipolar disorder (BD) is associated with a more severe illness as well as a number of clinical factors among adults. Early-onset can be categorized as childhood- (age < 13) or adolescent- (age ≥ 13) onset, with the two displaying different clinical profiles. We set out to examine differences in clinical, and familial characteristics among adolescents with childhood- versus adolescent-onset BD. METHODS: The study included 195 adolescents with BD, ages 14-18 years. Age of onset was determined retrospectively by self-report. Participants completed the semi-structured K-SADS-PL diagnostic interviews along with self-reported dimensional scales. Analyses examined between-group differences for clinical and familial variables. Variables associated with age of onset at p < 0.1 in univariate analyses were evaluated in a logistic regression model. RESULTS: Approximately one-fifth of participants had childhood-onset BD (n = 35; 17.9%). A number of clinical and familial factors were significantly associated with childhood-onset BD. However, there were no significant differences in depressive and manic symptom severity. In multivariate analyses, the variables most strongly associated with childhood-onset were police contact, and family history of suicidal ideation. Smoking and psychiatric hospitalization were associated with adolescent-onset. CONCLUSIONS: In this large clinical sample of adolescents with BD, one-fifth reported childhood-onset BD. Correlates of childhood-onset generally aligned with those observed in the literature. Future research is warranted to better understand the genetic and environmental implications of high familial loading of psychopathology associated with childhood-onset, and to integrate age-related treatment and prevention strategies.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».