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Enregistrement W4417449494 · doi:10.62641/aep.v53i6.1987

Thyroid Hormone Dysregulation and Lipid Metabolism Alterations in Bipolar Disorder: Associations With Manic Episodes, Aggressive Behaviour and Cognitive Impairment

2025· article· en· W4417449494 sur OpenAlexaboutno aff
Juan Guan, Jun Liu, Hong Zhang

Notice bibliographique

RevueActas Españolas de Psiquiatría · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBipolar disorderThyroidCognitive impairmentHormoneManiaLipid metabolismCognitionAggression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS/BACKGROUND: Patients with bipolar disorder experience lipid metabolism disorders and endocrine dysregulation, which may affect emotional regulation, behavioural habits and cognitive function. This study aimed to investigate the correlations amongst lipid metabolism indicators, thyroid hormone levels, and manic episodes, aggressive behaviours, cognitive function and disease severity in patients with bipolar disorder. METHODS: This retrospective analysis included 656 patients with bipolar disorder admitted to Wuhan Mental Health Center. Baseline data, including manic symptoms (Young Mania Rating Scale), aggressive behaviours (Modified Overt Aggression Scale), cognitive function (Montreal Cognitive Assessment), disease severity (Clinical Global Impressions-Severity), lipid metabolism indicators {total cholesterol (TC), triglycerides (TGs), high-density lipoprotein (HDL), low-density lipoprotein (LDL) and thyroid hormone levels [thyroid-stimulating hormone (TSH), total triiodothyronine (T3), total thyroxine (T4), free triiodothyronine (FT3) and free thyroxine (FT4)]}, were collected through electronic medical records. RESULTS: No statistically significant differences were observed in serum TC, LDL, TSH, T4 or FT3 levels between the manic episode group and the non-manic group (p > 0.05). However, the manic episode group exhibited significantly higher serum TG, T3 and FT4 levels (p < 0.05) and significantly lower HDL levels (p < 0.05) than the non-manic group. No significant differences were observed in serum TC, TG, HDL or LDL levels between the aggressive behaviour group and the non-aggressive group (p > 0.05). However, the aggressive behaviour group showed significantly higher TSH, T4, T3, FT3 and FT4 levels (p < 0.05) than the non-aggressive group. No significant differences were observed in serum TC, TG, LDL, TSH, T4, T3 or FT3 levels between the cognitive impairment and normal cognition groups (p > 0.05). However, the cognitive impairment group had significantly lower HDL and FT4 levels (p < 0.05) than the normal cognition group. No statistically significant differences were observed in the serum levels of TC, TG, HDL, LDL, TSH, T4, T3, FT3 or FT4 between the moderate and severe bipolar disorder groups (p > 0.05). CONCLUSION: Changes in lipid metabolism indicators and thyroid hormone levels in patients with bipolar disorder are closely related to manic episodes, aggressive behaviours and cognitive dysfunction, but no correlation was found with disease severity. This evidence supports precision management of bipolar disorder by utilizing specific lipid and thyroid hormone profiles to guide cardiovascular screening, aggression risk assessment, and early detection of cognitive decline.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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