Mortality in people with psychotic disorders in Finland: A population-based 13-year follow-up study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction People with psychotic disorders have increased mortality compared to the general population. The mortality is mostly due to natural causes and it is disproportionately high compared to the somatic morbidity of people with psychotic disorders. Objectives We aimed to find predictors of mortality in psychotic disorders and to evaluate the extent to which sociodemographic and health-related factors explain the excess mortality. Methods In a nationally representative sample of Finns aged 30–70 years (n = 5642), psychotic disorders were diagnosed in 2000–2001. Information on mortality and causes of death was obtained of those who died by the end of year 2013. Cox proportional hazards models were used to investigate the mortality risk. Results Adjusting for age and sex, diagnosis of nonaffective psychotic disorder (NAP) (n = 106) was statistically significantly associated with all-cause mortality (HR 2.99, 95% CI 2.03–4.41) and natural-cause mortality (HR 2.81, 95% CI 1.85–4.28). After adjusting for sociodemographic factors, health status, inflammation and smoking, the HR dropped to 2.11 (95% CI 1.10–4.05) for all-cause and to 1.98 (95% CI 0.94–4.16) for natural-cause mortality. Within the NAP group, antipsychotic use at baseline was associated with reduced HR for natural-cause mortality (HR 0.25, 95% CI 0.07–0.96), and smoking with increased HR (HR 3.54, 95% CI 1.07–11.69). Conclusions The elevated mortality risk associated with NAP is only partly explained by socioeconomic factors, lifestyle, cardiometabolic comorbidities and inflammation. Smoking cessation should be prioritized in treatment of psychotic disorders. More research is needed on the quality of treatment of somatic conditions in people with psychotic disorders. Disclosure of interest Jaakko Keinänen owns shares in pharmaceutical company Orion.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».