Increased incidence of psychiatric disorders in immune-mediated inflammatory disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although psychiatric comorbidity is known to be more prevalent in immune-mediated inflammatory diseases (IMID) than in the general population, the incidence of psychiatric comorbidity in IMID is less understood, yet incidence is more relevant for understanding etiology. METHODS: Using population-based administrative (health) data, we conducted a retrospective cohort study over the period 1989-2012 in Manitoba, Canada. We identified 19,572 incident cases of IMID including 6119 persons with inflammatory bowel disease (IBD), 3514 persons with multiple sclerosis (MS), 10,206 persons with rheumatoid arthritis (RA), and 97,727 age-, sex- and geographically-matched controls. After applying validated case definitions, we estimated the incidence of depression, anxiety disorder, bipolar disorder and schizophrenia in each of the study cohorts. Using negative binomial regression models, we tested whether the incidence rate of psychiatric comorbidity was elevated in the individual and combined IMID cohorts versus the matched cohorts, adjusting for sex, age, region of residence, socioeconomic status and year. RESULTS: The relative incidence of depression (incidence rate ratio [IRR] 1.71; 95%CI: 1.64-1.79), anxiety (IRR 1.34; 95%CI: 1.29-1.40), bipolar disorder (IRR 1.68; 95%CI: 1.52-1.85) and schizophrenia (IRR 1.32; 95%CI: 1.03-1.69) were elevated in the IMID cohort. Depression and anxiety affected the MS population more often than the IBD and RA populations. CONCLUSIONS: Individuals with IMID, including IBD, MS and RA are at increased risk of psychiatric comorbidity. This increased risk appears non-specific as it is seen for all three IMIDs and for all psychiatric disorders studied, implying a common underlying biology for psychiatric comorbidity in those with IMID.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».