Toward Effective Early Intervention and Prevention Strategies for Major Affective Disorders: A Review of Antecedents and Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review critically the literature pertaining to risk factors and antecedent symptoms and syndromes in order to determine an empirically based strategy for early treatment and prevention of major mood episodes. METHOD: The relevant literature is summarized, with particular emphasis on early-onset (child and adolescent) mood disorders. RESULTS: A complex interaction between biological, psychological, and sociological factors contributes to the development of a major mood disorder. Having a positive family history of mood disorder (bipolar and unipolar) and being female (unipolar) are the strongest, most reliable risk factors. There is continuity between adolescent and adult mood disorders, and subsyndromal mood disturbance in adolescents has clinical and public health significance. However, more longitudinal study is required to reliably map the course and predictive importance of mood disorders in very young children. CONCLUSIONS: Substantial evidence supports the effectiveness of early intervention and prevention efforts in children at risk for mood disorders (identified as having affected family members) and in adolescents manifesting significant mood symptoms and syndromes (especially if associated with a positive family history). However, the current level of understanding regarding the etiological significance and mechanism of risk factors associated with mood disorders does not support broad community-based primary prevention strategies in unselected populations.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».