Differences in bipolar disorder type I and type II exposed to childhood trauma: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background Childhood trauma (CT) exposure is associated with a more pernicious course in bipolar disorder (BD). However, few studies have reported differences between BD I and BD II regarding CT exposure. We explore the differences in the CT trajectories in bipolar disorders. Methods A retrospective cohort study of individuals with BD (BD I = 73 vs BD II = 73) was carried out. Early age at onset (EAO) and suicide ideation/behavior were used as severity outcomes. Timespan between EAO and treatment was documented and the associations between CT and comorbid alcohol used disorder (AUD), anxiety disorders (AD), and post-traumatic stress disorder (PTSD) were also described. Univariate, bivariate analyses, and a Poisson regression model with bootstrap resampling were used. Results Higher scores of CT, physical abuse (PA), and sexual abuse (SA) were statistically significant for BD II than BD I ( p < 0.001, p = 0.048, p < 0.001, respectively). Early age at onset, suicide ideation/behavior and treatment delay were associated with CT in both BD I and BD II. However, AUD and PTSD showed association with CT only for BD I. Limitations Sample size, non-comparison control group, and recall bias. Conclusions There are differences in CT subtype exposure between BD I and BD II with regards to early age onset, suicide ideation/behavior, delayed time to treatment, and comorbid mental disorders. These results claim for early access to strategies such as CT exposure screening in individuals with BD to detect possible pernicious course and improve the quality of life and clinical outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».