Demographic and clinical associations to employment status in older‐age bipolar disorder: Analysis from the <scp>GAGE‐BD</scp> database project
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The current literature on employment in older adults with bipolar disorder (OABD) is limited. Using the Global Aging and Geriatric Experiments in Bipolar Disorder Database (GAGE-BD), we examined the relationship of occupational status in OABD to other demographic and clinical characteristics. METHODS: Seven hundred and thirty-eight participants from 11 international samples with data on educational level and occupational status were included. Employment status was dichotomized as employed versus unemployed. Generalized linear mixed models with random intercepts for the study cohort were used to examine the relationship between baseline characteristics and employment. Predictors in the models included baseline demographics, education, psychiatric symptom severity, psychiatric comorbidity, somatic comorbidity, and prior psychiatric hospitalizations. RESULTS: In the sample, 23.6% (n = 174) were employed, while 76.4% were unemployed (n = 564). In multivariable logistic regression models, less education, older age, a history of both anxiety and substance/alcohol use disorders, more prior psychiatric hospitalizations, and higher levels of BD depression severity were associated with greater odds of unemployment. In the subsample of individuals less than 65 years of age, findings were similar. No significant association between manic symptoms, gender, age of onset, or employment status was observed. CONCLUSION: Results suggest an association between educational level, age, psychiatric severity and comorbidity in relation to employment in OABD. Implications include the need for management of psychiatric symptoms and comorbidity across the lifespan, as well as improving educational access for people with BD and skills training or other support for those with work-life breaks to re-enter employment and optimize the overall outcome.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».