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Enregistrement W2505361552 · doi:10.1111/jir.12314

Mortality in people with intellectual disabilities in England

2016· article· en· W2505361552 sur OpenAlexaboutno aff
Gyles Glover, Rachael Williams, Pauline Heslop, Jessie O. Oyinlola

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicinePopulationPediatricsLife expectancyCause of deathDemographyMortality rateGerontologyDiseaseSurgeryEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People with intellectual disabilities (IDs) die at younger ages than the general population, but nationally representative and internationally comparable mortality data about people with ID, quantifying the extent and pattern of the excess, have not previously been reported for England. METHOD: We used data from the Clinical Practice Research Datalink database for April 2010 to March 2014 (CPRD GOLD September 2015). This source covered several hundred participating general practices comprising roughly 5% of the population of England in the period studied. General practitioner (GP) records identified people diagnosed by their GP as having ID. Linked national death certification data allowed us to derive corresponding mortality data for people with and without ID, overall and by cause. RESULTS: Mortality rates for people with ID were significantly higher than for those without. Their all-cause standardised mortality ratio was 3.18. Their life expectancy at birth was 19.7 years lower than for people without ID. Circulatory and respiratory diseases and neoplasms were the three most common causes of death for them. Cerebrovascular disease, thrombophlebitis and pulmonary embolism all had standardised mortality ratios greater than 3 in people with ID. This has not been described before. Other potentially avoidable causes included epilepsy (3.9% of deaths), aspiration pneumonitis (3.6%) and colorectal cancer (2.4%). Avoidable mortality analysis showed a higher proportion of deaths from causes classified as amenable to good medical care but a lower proportion from preventable causes compared with people without ID. International comparison to areas for which data have been published in sufficient detail for calculation of directly standardised rates suggest England may have higher death rates for people with ID than areas in Canada and Finland, and lower death rates than Ireland or the State of Massachusetts in the USA. CONCLUSIONS: National data about mortality in people with ID provides a basis for public health interventions. Linked data using GP records to identify people with ID could provide comprehensive population-based monitoring in England, unbiased by the circumstances of illnesses or death; to date information governance constraints have prevented this. However, GPs in England currently identify only around 0.5% of the population as having ID, suggesting that individuals with mild, non-syndromic ID are largely missed. Notably common causes of death suggest control of cardiovascular risk factors, epilepsy and dysphagia, management of thrombotic risks and colorectal screening are important areas for health promotion initiatives.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations248
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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