Personality disorders as predictors for the conversion from major depressive disorder to bipolar disorder: A prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Studies suggest that personality disorders can predict mood disorders. The present study aims to assess whether personality traits in individuals with major depressive disorder (MDD) can predict the conversion to bipolar disorder (BD). This was a prospective cohort study conducted in two waves. In the first wave, 585 subjects were diagnosed with MDD; in the second wave, all of them were reevaluated in a three-year follow-up. Personality traits were evaluated, in the first phase, using the Millon Clinical Multiaxial Inventory (MCMI). MDD and BD diagnosis was performed by trained psychologists using a clinical structured interview based on diagnostics criteria of DSM IV, the Mini International Neuropsychiatric Interview, Plus version (MINI-PLUS). During the second wave, 468 individuals were reevaluated. Diagnostic conversion rate from MDD to BD was 12.4%. Higher mean scores in Antissocial, Borderline personality traits and in the sum of all Cluster B disorders were found among individuals who had converted to BD. In addition, individuals who converted to BD had lowest scores in obsessive-compulsive personality traits. Our findings suggest that Cluster B personality disorders can be considered as predictors of diagnostics conversion from MDD to BD. Also, it seems that obsessive-compulsive traits were lower among those individuals who have converted to BD.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».