Executive Function Among Older Adults With Bipolar Disorder: A GAGE-BD Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Executive function deficits in bipolar disorder (BD) are major contributors to disability in older age BD (OABD). We investigated the difference between OABD and age-equated healthy comparators (HC); and, in the OABD group, the associations of executive function with age, symptom severity, global cognition, and daily functioning. DESIGN: Cross-sectional analysis of executive function in OABD versus HC. SETTING: Analysis of large archival dataset harmonized from 12 international OABD studies. PARTICIPANTS: Older adults (≥50 years) with OABD (n = 614) and HC (n = 192). MEASUREMENTS: Executive function was assessed via Trail Making Test B (TMT-B) completion time; covariates included age, self-reported gender, education, study site, medications (antipsychotics, lithium), and psychomotor speed. RESULTS: Executive function was worse in OABD than in HC, even after controlling for psychomotor speed (p < 0.001). In the OABD group, test completion was associated with less severe manic symptoms (p < 0.001). Worse executive function was associated with older age (p = 0.001), antipsychotic use (p < 0.001), worse global cognition (p < 0.001), and worse daily functioning (p < 0.001). CONCLUSIONS: Executive dysfunction is a prominent feature of OABD, associated with several demographic and clinical characteristics. Future longitudinal studies of executive function and OABD need to assess the individual impact of impairment in executive function on everyday functioning to inform personalized interventions targeting specific patient subgroups.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».