Multidimensional analysis of heart rate variability and burden of illness in bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
Patients with bipolar disorder (BD) face disproportionate rates of cardiovascular disease. While several mechanisms have been proposed for this association, both are multifactorial and heterogeneous illnesses, and it is unlikely that any individual factor can account for a significant portion of their association. Potential mediators have been mostly studied in isolation even though they are interrelated. Furthermore, few studies have accounted for baseline cardiovascular functioning or burden of illness. We sought to analyze the association between burden of illness, phase of the illness (e.g., depressive) and heart rate variability (HRV) in 48 patients diagnosed with BD using canonical correlation analysis. We hypothesized that the association between burden of illness and HRV measures would be different depending on the clinical phase (i.e., euthymia, depression or (hypo)mania). A longer duration of (hypo)manic episodes was associated with higher rates of hypertension and increased sympathetic activation, along with lower rates of migraine and family history of suicide. In the second canonical variable, a later age at onset of (hypo)manic episodes was associated with higher parasympathetic activity. Small sample size; while the magnitudes of correlations for these top functions were large, none of the models were statistically significant. There are different dimensions to the association between burden of illness and HRV in BD. The first dimension could comprise higher sympathetic activation in the context of longer (hypo)manic episodes, with lower rates for clinical variables that have been associated with a predominant depressive polarity (e.g., family history of suicide and migraine). • Association between illness burden and heart rate variability vary by phase. • Higher sympathetic activation in longer (hypo)manias. • Lower sympathetic activation in predominantly depressive course.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».