Domain-specific cognitive function in euthymic bipolar disorder: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Euthymic bipolar disorder (BD) is associated with general and domain-specific cognitive impairment, which predicts poor occupational and social functioning. Methods We searched Embase, Medline, and PsycInfo for articles published between database inception and June 2024, examining cognitive domains in euthymic BD. We conducted meta-analysis, meta-regressions, including premorbid IQ, demographic, and clinical variables. Newcastle Ottawa Scale, I 2 statistic, and funnel plots/Egger’s and Begg’s Test were used to assess quality, heterogeneity, and publication bias, respectively. The Benjamini-Hochberg (BH) procedure was utilised for multiple comparisons. Results We identified 95 groups from 75 studies ( N = 4,404 BD & 4,037 HC). BD showed significant impairment in general cognitive functioning (Hedge’s g = −0.58, 95%CI: −0.79, −0.37, p <.01), verbal memory (Hedge’s g = −0.70, 95%CI: −0.79, −0.60, p <.01), executive function (Hedge’s g = −0.69, 95%CI: −0.78, −0.60, p <.01), visuo-spatial memory (Hedge’s g = −0.68, 95%CI: −0.83, −0.53, p <.01), attention/processing speed (Hedge’s g = −0.64, 95%CI: −0.75, −0.54, p <.01), working memory (Hedge’s g = −0.61, 95%CI: −0.74, −0.49, p <.01), and premorbid IQ (Hedge’s g = −0.24, 95%CI: −0.36, −0.12, p <.01). Demographic and clinical factors were not associated with cognitive performance, except for a statistically significant, but small positive correlation between years of education and lower impairment in verbal memory, β = .066, adjusted p <.05. Conclusions Our findings highlight cognitive domains impaired in euthymic BD, indicating targets for interventions. Substantial variance is unexplained, warranting focus on larger samples of individual-level data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».