Bipolar I and bipolar <scp>II</scp> subtypes in older age: Results from the Global Aging and Geriatric Experiments in Bipolar Disorder (<scp>GAGE‐BD</scp>) project
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The distinction between bipolar I disorder (BD-I) and bipolar II disorder (BD-II) has been a topic of long-lasting debate. This study examined differences between BD-I and BD-II in a large, global sample of OABD, focusing on general functioning, cognition and somatic burden as these domains are often affected in OABD. METHODS: Cross-sectional analyses were conducted with data from the Global Aging and Geriatric Experiments in Bipolar Disorder (GAGE-BD) database. The sample included 963 participants aged ≥50 years (714 BD-I, 249 BD-II). Sociodemographic and clinical factors were compared between BD subtypes including adjustment for study cohort. Multivariable analyses were conducted with generalized linear mixed models (GLMMs) and estimated associations between BD subtype and (1) general functioning (GAF), (2) cognitive performance (g-score) and (3) somatic burden, with study cohort as random intercept. RESULTS: After adjustment for study cohort, BD-II patients more often had a late onset ≥50 years (p = 0.008) and more current severe depression (p = 0.041). BD-I patients were more likely to have a history of psychiatric hospitalization (p < 0.001) and current use of anti-psychotics (p = 0.003). Multivariable analyses showed that BD subtype was not related to GAF, cognitive g-score or somatic burden. CONCLUSION: BD-I and BD-II patients did not differ in terms of general functioning, cognitive impairment or somatic burden. Some clinical differences were observed between the groups, which could be the consequence of diagnostic definitions. The distinction between BD-I and BD-II is not the best way to subtype OABD patients. Future research should investigate other disease specifiers in this population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».