O insight no transtorno bipolar: uma revisão sistemática
Bibliographic record
Abstract
Objetivos Realizar uma revisão sistemática para compreender que fatores estão relacionados a uma maior ou menor consciência de morbidade no transtorno bipolar (TB), como o insight varia em função do estado afetivo e estabelecer uma comparação com outros transtornos mentais. Métodos Realizou-se uma revisão sistemática da literatura científica sobre o insight em pacientes com TB. Foram buscados estudos clínicos originais sobre o tema nas bases de dados Medline, ISI e SciELO. Os termos de busca empregados foram: “insight” OR “awareness” AND “bipolar” OR “mania” OR “manic”. Resultados Foram selecionados 55 artigos. O insight no TB parece ser mais prejudicado do que na depressão unipolar, porém menos do que na esquizofrenia. Com relação ao TB, um menor nível de insight está relacionado à presença de sintomas psicóticos e de alterações cognitivas. Além disso, um comprometimento do insight está associado a uma menor adesão ao tratamento. Por outro lado, uma maior preservação do insight pode estar associada a maior ideação suicida. Finalmente, a fase maníaca cursa com um nível inferior de insight quando comparada à fase depressiva ou de eutimia. Conclusão No TB, o insight está significativamente prejudicado, especialmente na mania. Diversos fatores clínicos parecem influenciar o nível de insight.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.020 | 0.053 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.019 | 0.016 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".