Risk factors for mood disorders among offspring of parents with bipolar disorder: Findings from a discordant-sibling study
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this naturalistic, prospective study was to identify risk factors for mood disorders in offspring of parents with bipolar disorder (BPD) using the discordant-sibling design by comparing premorbid psychopathology or symptoms, temperament, personality traits and coping style as well as the perception of family-related characteristics among affected and unaffected siblings within the same family. This approach controls for confounding by unmeasured genetic and environmental factors shared within families. Our sample comprised 24 families of a parent with BPD with at least one child that developed BPD or major depressive disorder (n = 31), and at least one child who did not. Offspring were followed for a mean duration of 16.2 (s.d: 4.6) years. Information was collected from the offspring themselves. Generalized linear mixed models only revealed differences in three dimensions of the Dimension of Temperament Survey-Revised (DOTS-R) version: Offspring with mood disorders scored higher on "Approach-withdrawal", "Rhythmicity for daily habits", and "Task orientation" than their unaffected siblings. The higher scores, and not lower scores as expected, on these temperament dimensions observed in offspring that subsequently developed mood disorders may reflect increased vulnerability, but they could also mirror premorbid mood swings or strategies to cope with them.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».