AI Summary & Key Takeaways
AI InsightFurther long-term and large-scale prospective studies are needed to support these results.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Objective: Understanding seasonal patterns in bipolar disorder can help predict episodes earlier and guide timely interventions. Tailoring treatment and monitoring to these patterns may also improve stability and reduce the risk of relapse. This study aimed to retrospectively evaluate the seasonal distribution of hospital admissions due to bipolar disorder (BD) episodes and to investigate the potential associations between these admissions and monthly meteorological variables. Material and Method: This retrospective study was conducted between December 2024 and May 2025 at our hospital. Patients who were hospitalized in the psychiatry ward due to BD episodes during the years 2018, 2019, 2023 and 2024 were examined. We assessed the relationship between monthly hospitalization rates and meteorological parameters in the province (temperature, wind speed, sunlight duration, and the number of rainy, foggy, snowy, cloudy, overcast and clear days). Results: The number of hospitalizations was consistent throughout all years examined. Admissions due to BD were markedly increased between April and November (p= .005). During months with higher hospitalization rates, average temperature (p= .004), wind speed (p= .034) and sunlight duration (p= .013) were significantly higher, whereas the number of foggy (p= .033) and snowy days (p= .012) was lower. Average temperature was found to be a significant predictor of hospitalization frequency (p= .004), with a cut-off value of 8.85 °C demonstrating high sensitivity and specificity (p= .011). Conclusion: Climatic variables can influence the frequency of bipolar episodes. Further long-term and large-scale prospective studies are needed to support these results.
Özet
Amaç: Bipolar bozuklukta mevsimsel örüntülerin anlaşılması, atakların daha erken öngörülmesine ve zamanında müdahale edilmesine yardımcı olabilir. Tedavinin ve izlemin bu örüntülere göre uyarlanması, klinik stabilitenin artırılmasına ve nüks riskinin azaltılmasına katkı sağlayabilir. Bu çalışmada, bipolar bozukluk (BB) ataklarına bağlı hastane yatışlarının mevsimsel dağılımının retrospektif olarak değerlendirilmesi ve bu başvurular ile aylık meteorolojik değişkenler arasındaki olası ilişkilerin araştırılması amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Bu retrospektif çalışma, hastanemizde Aralık 2024 ile Mayıs 2025 tarihleri arasında yürütülmüştür. Psikiyatri kliniğine BB atağı nedeniyle yatırılmış olan 2018, 2019, 2023 ve 2024 yıllarına ait hastalar incelenmiştir. Aylık yatış oranları ile il düzeyindeki meteorolojik parametreler (sıcaklık, rüzgâr hızı, güneşlenme süresi ve yağışlı, sisli, karlı, bulutlu, kapalı ve açık gün sayıları) arasındaki ilişkiler değerlendirildi. Bulgular: İncelenen tüm yıllarda yatış sayıları tutarlı bir dağılım göstermiştir. BB’ye bağlı başvurular Nisan ile Kasım ayları arasında belirgin şekilde artmıştır (p = .005). Yatış oranlarının yüksek olduğu aylarda ortalama sıcaklık (p = .004), rüzgâr hızı (p = .034) ve güneşlenme süresi (p = .013) anlamlı olarak daha yüksek; sisli (p = .033) ve karlı gün sayıları (p = .012) ise daha düşük bulunmuştur. Ortalama sıcaklık, yatış sıklığının anlamlı bir yordayıcısı olarak belirlenmiş olup (p = .004), 8.85 °C’lik kesim değeri yüksek duyarlılık ve özgüllük göstermiştir (p = .011). Sonuç: İklim değişkenleri bipolar atak sıklığını etkileyebilir. Bu bulguların desteklenmesi için uzun dönemli ve geniş ölçekli prospektif çalışmalara ihtiyaç vardır.