Physical comorbidities increase the risk of psychiatric comorbidity in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Risk factors for psychiatric comorbidity in multiple sclerosis (MS) are poorly understood. OBJECTIVE: We evaluated the association between physical comorbidity and incident depression, anxiety disorder, and bipolar disorder in a MS population relative to a matched general population cohort. METHODS: Using population-based administrative data from Alberta, Canada we identified 9624 persons with MS, and 41,194 matches. Using validated case definitions, we estimated the incidence of depression, anxiety disorder, and bipolar disorder, and their association with physical comorbidities using Cox regression, adjusting for age, sex, socioeconomic status, and index year. RESULTS: In both populations, men had a lower risk of depression and anxiety disorders than women, as did individuals who were ≥45 years versus <45 years at the index date. The risk of bipolar disorder declined with increasing age. The risks of incident depression (HR 1.92; 1.82-2.04), anxiety disorders (HR 1.52; 1.42-1.63), and bipolar disorder (HR 2.67; 2.29-3.11) were higher in the MS population than the matched population. These associations persisted essentially unchanged after adjustment for covariates including physical comorbidities. Multiple physical comorbidities were associated with psychiatric disorders in both populations. CONCLUSION: Persons with MS are at increased risk of psychiatric comorbidity generally, and some physical comorbidities are associated with additional risk.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».