Demographic and Clinical Characteristics of Lithium‐Treated Older Adults With Bipolar Disorder: A Replication Study From the Global Aging and Geriatric Experiments in Bipolar Disorder ( <scp>GAGE</scp> ‐ <scp>BD</scp> ) Project
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To replicate a previous study addressing differences and similarities of older adults with bipolar disorder (OABD) treated with lithium as compared to those treated with other drugs. METHODS: Cross-sectional analysis of a harmonized dataset of the GAGE-BD Project, with over 2 thousand participants enrolled from two recruitment waves, with worldwide representation. Participants were allocated in two treatment groups according to the availability of information about current lithium use (Lithium, n = 754; Non-lithium, n = 1,161). We used linear regression, linear mixed and generalized linear mixed models to examine the associations between treatment groups and other variables, with emphasis on the distribution of socio-demographical and clinical variables, controlling for age, gender, and study site. RESULTS: We found statistical associations between lithium use and higher education level, as well as with bipolar-1 subtype, and a negative association with comorbid anxiety disorder. OABD patients treated with lithium had lower scores on depression rating scales, and better overall global cognitive and functional state. Lithium users also reported having fewer cardiovascular comorbidities. CONCLUSION: We found several potentially relevant differences in the clinical profile of OABD treated with lithium; nonetheless, the interpretation of the present results must take into account the methodological limitations inherent to the cross-sectional approach and data harmonization.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».