Childhood maltreatment, exercise and transition to bipolar disorder among major depressive disorder patients
Notice bibliographique
Résumé
Early and accurate identification and management of bipolar disorders (BDs) among major depressive disorders (MDDs) in clinical practice would place these patients in progressive early-onset bipolar care. The associations between childhood maltreatment, exercise and transition from MDD to BD remain unclear. To determine whether MDD patients reporting childhood maltreatment are at an increased risk of transition to BD. The secondary objective is to evaluate the moderating effects of exercise on the association. This prospective cohort study with a maximum follow-up of four years was based on the Depression Cohort in China. 1392 MDD with 18-65 years of age were enrolled between March 2019 and November 2023 after diagnosis by trained psychiatrists using the Mini-International Neuropsychiatric Interview and 1034 with complete data were finally included in the primary analysis. The Childhood Trauma Questionnaire-Short Form and exercise were collected at baseline, and clinician referrals for BD were confirmed at follow-up. Of the 1034 MDD patients included, the mean(SD) age was 28.32(7.00) years, and 714(69.1%) were women. 58 transitions to BD (39.64 per 1000 person years) were reported among MDD patients. Childhood emotional abuse (aHR, 1.05; 95%CI, 1.00-1.11; P = 0.04) and sexual abuse (aHR, 1.15; 95%CI, 1.04-1.27; P = 0.008) were positively associated with transition to BD. Stratified analyses showed that childhood emotional abuse (aHR, 1.08; 95%CI, 1.02-1.14; P = 0.007) was associated with transition to BD among patients without habitual exercise, but not among those with habitual exercise. Childhood emotional abuse and sexual abuse may be significant risk factors for the transition from MDD to BD, while exercise may partly offset the risk effects of emotional abuse and this transition. MDD patients who reported related childhood maltreatment, their families and health professionals should monitor closely and screen frequently for the possible emergence of BD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».