Sixteen-year population-based cohort study of main class International Classification of Diseases associated with psychiatric disorders in a sample under the age of two years
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This paper illustrates the use of cohort data from a population to describe the early life prevalence and odds ratios (ORs) of the main classes of International Classification of Diseases (ICD) associated with any mental disorder arising at any time during the 16 year study period. Objectives The main ICD disorder classes were examined in relation to psychiatric disorders over 16 years in a cohort under the age of two years between April 1st, 1993, and January 1st, 1995. Aims To demonstrate the utility of studying the complete profile of associated diagnoses over time in a population cohort. Methods The total number of individuals under the age of two years before 1995 ( n = 17,603) were tallied within each main class of ICD disorder by year and expressed as ORs of those with and without any 16-year psychiatric disorder. Results The greatest annual rates observed in the early years of life were for the following main ICD classes of disease: respiratory system, sense organs, symptoms signs ill-defined conditions, no diagnosis, injury poisoning, and skin subcutaneous tissue disorders. These disorders also had the highest ORs in early life given the presence of a mental disorder at any time during the study period. Discussion Knowing the early life main class diagnoses associated with psychiatric disorders could guide both basic science research as well as early intervention social and health investment policies. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».