From ‘Big 4′ to ‘Big 5′: A review and epidemiological study on the relationship between psychiatric disorders and World Health Organization preventable diseases
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Chronic diseases, such as heart disease, stroke, chronic respiratory diseases and diabetes, are by far the leading causes of mortality in the world, representing 60% of all deaths. However, chronic disease rarely exists in isolation. Nevertheless, study of chronic disease rarely takes into account comorbidity and virtually none examine their occurrence in populations. Objectives and aims To review the association between psychiatric disorders and other medical comorbidities. To study the association between psychiatric diseases and medical comorbidities on a population-scale. To reconsider our approach to medical comorbidities. Methods Using an informatics approach, a dataset containing physician billing data for 764 731 (46% male) individuals spanning sixteen fiscal years (1994–2009) in Calgary, Alberta, Canada was compiled permitting examination of the relationship between Physical Disorders and Mental Disorders, based on the International Classification of Diseases (ICD). Results All major classes of ICD physical disorders had odd ratios with confidence intervals above the value of 1.0. Ranging from 1.47 (Injury poisoning) to Circulatory systems (3.82). More precisely, when a psychiatric disorder is present, the likelihood to develop one of the four preventable diseases is significantly increased: Stroke (4.27), Hypertension (3.34), Diabetes (2.66) and COPD (2.43). Conclusion We postulate that psychiatric disorder should be included in the classification of preventable chronic diseases that have a profound impact on society. Developing a consistent and standardized approach to describe these features of disease has the potential to dramatically shift the format of both clinical practice and medical education. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».