S86. THE RISK OF PHYSICAL HEALTH MULTIMORBIDITY IN PATIENTS WITH PSYCHOSIS: SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Patients with psychotic disorders have a reduced life expectancy compared to those without psychosis, and this is primarily due to differences in physical illnesses. We aimed to assess the risk of developing multimorbidity or multiple chronic physical health conditions, and quantify its prevalence among this clinical population. Methods We identified studies through MEDLINE, EMBASE and PsycINFO from 1990 to September 2019, and reference scanning of included studies. Quantitative studies were included if proportions of 2+ and/or 3+ chronic physical health conditions were evaluated for patients with psychosis. Findings from all studies were descriptively summarized, and estimates for risk and prevalence of multimorbidity were meta-analyzed using random effects models. Results Fourteen studies were included, eight of which were meta-analyzed to determine the risk of developing 2+ chronic conditions for patients with psychosis. The pooled meta-analytic estimate suggests that persons with psychosis have an increased risk of developing multimorbidity than those without psychotic disorders (Risk ratio, RR=1.69, 95% CI 1.37, 2.08). All studies employed different operational definitions of multimorbidity, with respect to both the number and types of included chronic conditions. Evidence from included studies suggests gender and age as potential risk factors for developing multiple chronic conditions. Discussion Patients with psychosis are 69% more likely to develop multimorbidity than those without psychotic disorders. Clinicians responsible for the management of patients with psychosis should assess their risk for somatic illnesses. Future research examining multimorbidity should employ consistent definitions to better enable cross-study comparisons.
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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 | 0,019 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».