Social cognition in bipolar I and II disorders: an updated systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In recent years, there has been a rapid increase in reports upon social-cognition impairments in bipolar disorder. This study aimed to compare the characteristics of social cognition domains in bipolar I (BD I) and II (BD II) based on the findings to date. METHODS: A systematic literature search was conducted on Web of Science and PubMed from inception to 28 August 2024. Studies with all-age-group of ICD-10, DSM-IV, DSM-IV-TR, or DSM-5 defined BD (I or II) either in a remitted or symptomatic state were included. The risk of bias was measured using the Newcastle-Ottawa Scale, and the quality of the sources was evaluated using GRADE criteria. Results of the studies were measured by synthesizing Hedge's g effect sizes through a random effects meta-analytic approach. RESULTS: A total of 20 studies were included, covering three core domains of social cognition (theory of mind (ToM), emotion processing and attributions). There was no significant difference in ToM between BD I and BD II and in emotion processing between non-psychotic patients with BD I and BD II, and history of psychosis negatively predicted performance on emotion processing. Furthermore, BD II performed worse than BD I in attributions, with a low to moderate summary effect size. CONCLUSIONS: BD I and BD II performed similarly on ToM and emotional processing, but BD II had more impaired attributions. Future studies are encouraged to control for the influence of clinical features, to use more neuroscientific techniques, and to explore on other domains of social cognition in bipolar subtypes.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».