Cause and Rate of Death in People With Schizophrenia Across the Lifespan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the causes and rates of death for people with and without schizophrenia in Manitoba, Canada. METHOD: Using de-identified administrative databases at the Manitoba Centre for Health Policy, a population-based analysis was performed to compare age- and sex-adjusted 10-year (1999-2008) mortality rates, overall and by specific cause, of decedents aged 10 years or older who had 1 diagnosis of schizophrenia (ICD-9-CM code 295, ICD-10-CA codes F20, F21, F23.2, F25) over a 12-year period (N = 9,038) to the rest of the population (N = 969,090). RESULTS: The mortality rate for those with schizophrenia was double that of the rest of the population (20.00% vs. 9.37%). The all-cause mortality rate was higher for people with schizophrenia compared to all others (168.9 vs. 99.1 per thousand; relative risk [RR] = 1.70, P < .0001); rates of death due to suicide (RR = 8.67, P < .0001), injury (RR = 2.35, P < .0001), respiratory illness (RR = 2.00, P < .0001), and circulatory illness (RR = 1.64, P < .0001) were also significantly higher in people with schizophrenia. Overall cancer deaths were similar (28.6 vs. 27.3 per thousand, P = .42, NS) except in the middle-aged group (40-59), in which cancer death rates were significantly higher for those with schizophrenia (28.7 vs. 11.6 per thousand; RR = 2.48, P < .01). Mortality rates due to lung cancer were significantly higher in people with schizophrenia (9.4 vs. 6.4 per thousand, RR = 1.45, P < .001). CONCLUSIONS: People with schizophrenia are at increased risk of death compared to the general population, and the majority of these deaths are occurring in older age from physical disease processes. Risk of cancer mortality is significantly higher in middle-aged but not younger or older patients with schizophrenia. Understanding these patients' vulnerabilities to physical illness has important public health implications for prevention, screening, and treatment as the population ages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».