Measuring anxiety disorder in bipolar disorder using EVestG: broad impact of medication groups
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Anxiety disorder is present in approximately half of all bipolar disorder (BD) patients. There are neurologic bases for the comorbidity of balance (vestibular) disorders and anxiety. Our objective is to use electrovestibulography (EVestG), which is predominantly a measure of vestibular neural activity to not only quantitatively detect and measure comorbid anxiety disorder but also to quantitatively measure the impacts of anti-depressant, anti-psychotic, and mood stabilizer medication groups on anxiety measures in BD patients. Methods: In a population of 50 (24 with anxiety disorder) depressive phase BD patients, EVestG signals were measured. Participants were labeled depression-wise as anxious or non-anxious using standard questionnaires. Analyses were conducted on the whole dataset as well as on matched (age/gender/MADRS) and "modeled medication-free" subsets. Modulations of the low-frequency EVestG firing pattern data were measured. Findings: For BD, the main anxious minus non-anxious difference was the presence of an increase in spectral power proximal to 8-9 Hz, which was best attenuated by mood stabilizers. Novelty: This is the first study to use an oto-acoustic physiological measure to quantify anxiety disorder in BD wherein it appears to manifest as a peak proximal to 8-9 Hz which we hypothesize as likely linked to hippocampal theta.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».