Where and How People With Schizophrenia Die
Notice bibliographique
Résumé
Article AbstractObjective: To compare place and cause of death for people with and without schizophrenia in Manitoba, Canada. Method: By using deidentified administrative databases at the Manitoba Centre for Health Policy, a 1:3 matched cohort of decedents aged ≥ 10 years in fiscal years April 1995-March 2008 (n = 3,943 with schizophrenia; n = 11,827 without schizophrenia) was selected and matched on age, sex, geography, and date of death ± 2 months. Schizophrenia was defined as ICD-9-CM code 295 or ICD-10-CA codes F20, F21, F23.2, or F25 in hospital/physician files at least once within 12 years of death. Results: The median age at death was 77 years. The attributable percentage of deaths was higher for respiratory illnesses (all ages) and suicide (age 10-59 years only), similar for circulatory illnesses, and lower for cancer in decedents with schizophrenia compared to matched controls. For cancer deaths, decedents with schizophrenia were equally likely to die of gastrointestinal, breast, or prostate cancer, but more likely to die of lung cancer at ages 10-59 (32.5% versus 20.6%, P < .004). Place of death was more likely a nursing home (29.7% vs 13.9%) and less likely a hospital (55.5% vs 70.5%) (P < .0001) for decedents with schizophrenia overall and by specific cause, with the exception of suicide deaths showing no difference by place. Except for those who died in nursing homes, decedents with schizophrenia had higher general practitioner but lower specialist rates and inpatient hospital separations. Conclusions: Generally, patients with schizophrenia were more likely to die in nursing homes but less likely to die in hospitals. Understanding where these patients die is critical for improving access to quality palliative end-of-life care. J Clin Psychiatry 2013;74(6):e551-e557 © Copyright 2013 Physicians Postgraduate Press, Inc. Submitted: October 15, 2012; accepted February 25, 2013 (doi:10.4088/JCP.12m08234). Corresponding author: Patricia J. Martens PhD, Manitoba Centre for Health Policy, 408 - 727 McDermot Ave, Winnipeg, MB, Canada R3E 3P5 (Pat_Martens@cpe.umanitoba.ca).
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».