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Enregistrement W2509852438 · doi:10.1212/wnl.86.16_supplement.s37.004

Physical Comorbidities Are Associated with an Increased Risk of Psychiatric Comorbidity in Multiple Sclerosis (S37.004)

2016· article· en· W2509852438 sur OpenAlexaffabout
Ruth Ann Marrie, Scott B. Patten, Jamie Greenfield, Helen Tremlett, Christina Wolfson, Nathalie Jetté, John D. Fisk

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of AlbertaMcGill University Health CentreUniversity of CalgaryFoothills Medical CentreUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComorbidityPsychiatric comorbidityMultiple sclerosisMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: We aimed to evaluate the association between prevalent physical comorbidity and incident psychiatric comorbidity in the MS population and in an age, sex- and geographically-matched cohort from the general population. Methods: We used population-based administrative data (1994-2011) from the Canadian province of Alberta to identify 9,624 persons with MS, and 41,194 controls. We used validated case definitions to estimate the incidence of depression, anxiety disorder and bipolar disorder, then evaluated the association between physical comorbidities and incident psychiatric disorders adjusting for age, sex, socioeconomic status and index year. Results: After adjustment, the risk of incident depression (HR 1.92; 1.82-2.04), anxiety disorder (HR 1.52; 1.42-1.63) and bipolar disorder (HR 2.67; 2.29-3.11) was higher in the MS versus matched population. In the MS population, hypertension (HR 1.16; 1.01-1.33), heart disease (HR 1.38; 1.11-1.73), lung disease (HR 1.50; 1.31-1.72), fibromyalgia (HR 1.67; 1.32-2.12) and epilepsy (HR 1.64; 1.31-2.05) were associated with an increased risk of depression. Fibromyalgia (HR 1.85; 1.38-2.48), heart disease (HR 1.46; 1.11-1.93) and lung disease (HR 1.60; 1.34-1.90) were associated with anxiety disorders. Lung disease (HR 1.57; 1.12-2.20) and inflammatory bowel disease (HR 3.39; 1.39-8.24) were associated with bipolar disorder. In the matched population all comorbidities studied were associated with depression, and all but diabetes were associated with depression. Diabetes, heart disease, lung disease and epilepsy were associated with bipolar disorder. In the combined population, sex modified the effect of physical comorbidity on depression risk. Diabetes, hypertension and lung disease conferred higher relative risks of depression among men than women. Conclusions: Multiple physical comorbidities were associated with an increased incidence of depression, anxiety disorders and bipolar disorder in the MS and matched populations.Patterns of associations unique to MS may help identify common underlying mechanisms and novel treatment approaches to manage psychiatric comorbidities in MS. Study supported by: CIHR

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
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