Forty-Five-Year Mortality Rate as a Function of the Number and Type of Psychiatric Diagnoses Found in a Large Danish Birth Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Psychiatric comorbidities are common among psychiatric patients and typically associated with poorer clinical prognoses. Subjects of a large Danish birth cohort were used to study the relation between mortality and co-occurring psychiatric diagnoses. METHOD: We searched the Danish Central Psychiatric Research Registry for 8109 birth cohort members aged 45 years. Lifetime psychiatric diagnoses (International Classification of Diseases, Revision 10, group F codes, Mental and Behavioural Disorders, and one Z code) for identified subjects were organized into 14 mutually exclusive diagnostic categories. Mortality rates were examined as a function of number and type of co-occurring diagnoses. RESULTS: Psychiatric outcomes for 1247 subjects were associated with 157 deaths. Early mortality risk in psychiatric patients correlated with the number of diagnostic categories (Wald χ² = 25.0, df = 1, P < 0.001). This global relation was true for anxiety and personality disorders, but not for schizophrenia and substance abuse, which had intrinsically high mortality rates with no comorbidities. CONCLUSIONS: Risk of early mortality among psychiatric patients appears to be a function of both the number and the type of psychiatric diagnoses.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».