Psychiatric morbidity and cervical cancer screening: a retrospective population-based case–cohort study
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Cervical cancer screening reduces disease-specific mortality. This study aimed to estimate whether bipolar disorder or schizophrenia is associated with disparities in cervical cancer screening rates. <h3>Methods:</h3> This was a retrospective population-based matched case–cohort study of community-dwelling women aged 19–69 in Ontario using linked health administrative databases. We used odds ratios (ORs), hazards ratios and rate ratios (RRs) adjusted for demographic characteristics and relevant comorbidities to compare cervical cancer screening outcomes between women with a diagnosis of bipolar disorder or schizophrenia to women without that history matched on key demographic characteristics, between 2003 and 2015. <h3>Results:</h3> In total, 1 245 457 women were identified for inclusion in the analyses, 119 948 with a diagnosis of bipolar disorder or schizophrenia, and 1 125 509 without. Over a median follow-up duration of 12.5 years, women with the exposure were 36% less likely to be screened (OR 0.64, 95% confidence interval [CI] 0.64–0.65) than those without, and they took longer to undergo screening (median 18.98 mo v. 16.63 mo; χ<sup>2</sup> = 3718.2, <i>p</i> < 0.001). They were also screened less frequently (median 6.16 yr v. 4.69 yr per screen; RR 0.85, 95% CI 0.84–0.85). These effects were consistent after we excluded the 86 475 women (6.9%) with suspected major depressive disorder, and they were larger for the 59 141 women (4.7%) not attached to a family physician. <h3>Interpretation:</h3> Women with bipolar disorder or schizophrenia were less likely to undergo cervical cancer screening, their screening was delayed, and they were screened at a lower rate compared to women without this psychiatric history. This practice gap suggests a need to further address barriers to screening, including access to a family physician, among women with bipolar disorder or schizophrenia.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».