Rising incidence of psychiatric disorders before diagnosis of immune-mediated inflammatory disease
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: After the diagnosis of immune-mediated inflammatory diseases (IMID) such as inflammatory bowel disease (IBD), multiple sclerosis (MS) and rheumatoid arthritis (RA), the incidence of psychiatric comorbidity is increased relative to the general population. We aimed to determine whether the incidence of psychiatric disorders is increased in the 5 years before the diagnosis of IMID as compared with the general population. METHODS: Using population-based administrative health data from the Canadian province of Manitoba, we identified all persons with incident IBD, MS and RA between 1989 and 2012, and cohorts from the general population matched 5 : 1 on year of birth, sex and region to each disease cohort. We identified members of these groups with at least 5 years of residency before and after the IMID diagnosis date. We applied validated algorithms for depression, anxiety disorders, bipolar disorder, schizophrenia, and any psychiatric disorder to determine the annual incidence of these conditions in the 5-year periods before and after the diagnosis year. RESULTS: We identified 12 141 incident cases of IMID (3766 IBD, 2190 MS, 6350 RA) and 65 424 matched individuals. As early as 5 years before diagnosis, the incidence of depression [incidence rate ratio (IRR) 1.54; 95% CI 1.30-1.84) and anxiety disorders (IRR 1.30; 95% CI 1.12-1.51) were elevated in the IMID cohort as compared with the matched cohort. Similar results were obtained for each of the IBD, MS and RA cohorts. The incidence of bipolar disorder was elevated beginning 3 years before IMID diagnosis (IRR 1.63; 95% CI 1.10-2.40). CONCLUSION: The incidence of psychiatric comorbidity is elevated in the IMID population as compared with a matched population as early as 5 years before diagnosis. Future studies should elucidate whether this reflects shared risk factors for psychiatric disorders and IMID, a shared final common inflammatory pathway or other aetiology.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».