Mental healthcare use and severe psychiatric diagnoses in adult survivors of childhood cancer: A population-based study using health services data.
Notice bibliographique
Résumé
10565 Background: Though physical late effects in childhood cancer survivors are well documented, their risk for adverse mental health outcomes is less clear; existing evidence is contradictory. Health services data offer an objective method for measuring population-based mental health outcomes. Methods: Using a provincial registry with detailed patient, disease, treatment, and outcome data, we assembled a cohort of all five-year survivors of childhood cancer diagnosed before age 18 years and treated in an Ontario pediatric cancer centre between 1987-2008. Patients were linked to population-based healthcare data capturing inpatient, outpatient, and emergency department (ED) visits. The primary outcome was the rate of mental healthcare visits (primary care, psychiatrist, ED or hospital). Secondary outcomes included the time to a severe mental health event (ED visit, hospitalization, or suicide) both overall and by psychiatric diagnostic categories. Outcomes were compared between survivors and matched controls using recurrent event and survival analyses, and predictors of adverse outcomes modeled. Results: When compared to 20,269 controls, 4,117 survivors had a significantly higher rate of mental health visits [47.1 vs. 36.1 visits/100 person years; adjusted relative rate (RR) 1.3, 95% confidence interval (CI) 1.2-1.5]. Higher rates of visits were associated with female gender (RR 1.4, CI 1.1-1.7; p = 0.008) and adolescent age at diagnosis (RR 2.0, CI 1.3-3.0; p = 0.004). Cancer type, treatment intensity or treatments targeting the central nervous system were not significant predictors. The hazard of a severe mental health event did not differ between survivors and controls. Though rare in both groups, survivors were at increased risk of a severe event due to a psychotic disorder (HR 1.8, CI 1.1-2.8; p < 0.05). Conclusions: Childhood cancer survivors experience higher rates of mental health visits than the general population, but are no more likely to experience a severe mental health event. Their risk is not attributable to a specific diagnosis or aspect of treatment. An increased risk of severe psychotic disorders requires confirmation in other cohorts.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».