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Enregistrement W2112156654 · doi:10.1503/cmaj.121077

Reducing all-cause mortality among patients with psychiatric disorders: a population-based study

2012· article· en· W2112156654 sur OpenAlexaffvenue
Steve Kisely, Neil Preston, Jianguo Xiao, David Lawrence, Sandra Louise, Elizabeth P. Crowe

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesAustralian Rotary Health
Mots-clésMedicinePopulationCohortSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryCohort studyProportional hazards modelPediatricsInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Among patients with psychiatric disorders, there are 10 times as many preventable deaths from physical disorders as there are from suicide. We investigated whether compulsory community treatment, such as community treatment orders, could reduce all-cause mortality among patients with psychiatric disorders. METHODS: We conducted a population-based survival analysis of an inception cohort using record linking. The study period extended from November 1997 to December 2008. The cohort included patients from all community-based and inpatient psychiatric services in Western Australia (state population 1.8 million). We used a 2-stage design of matching and Cox regression to adjust for demographic characteristics, previous use of health services, diagnosis and length of psychiatric history. We collected data on successive cohorts for each year for which community treatment orders were used to measure changes in numbers of patients, their characteristics and outcomes. Our primary outcome was 2-year all-cause mortality. Our secondary outcomes were 1-and 3-year all-cause mortality. RESULTS: The study population included 2958 patients with community treatment orders (cases) and 2958 matched controls (i.e., patients with psychiatric disorders who had not received a community treatment order). The average age for cases and controls was 36.7 years, and 63.7% (3771) of participants were men. Schizophrenia and other nonaffective psychoses were the most common diagnoses (73.4%) among participants. A total of 492 patients (8.3%) died during the study. Cox regression showed that, compared with controls, patients with community treatment orders had significantly lower all-cause mortality at 1, 2 and 3 years, with an adjusted hazard ratio of 0.62 (95% confidence interval 0.45-0.86) at 2 years. The greatest effect was on death from physical illnesses such as cancer, cardiovascular disease or diseases of the central nervous system. This association disappeared when we adjusted for increased outpatient and community contacts with psychiatric services. INTERPRETATION: Community treatment orders might reduce mortality among patients with psychiatric disorders. This may be partly explained by increased contact with health services in the community. However, the effects of uncontrolled confounders cannot be excluded.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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