The 5-Year Incidence of Mental Disorders in a Population-Based ICU Survivor Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate incidence of newly diagnosed mental disorders among ICU patients. DESIGN: Retrospective-matched cohort study using a population-based administrative database. SETTING: Manitoba, Canada. PARTICIPANTS: A total of 49,439 ICU patients admitted between 2000 and 2012 were compared with two control groups (hospitalized: n = 146,968 and general population: n = 141,937), matched on age (± 2 yr), sex, region of residence, and hospitalization year. INTERVENTION: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Incident mental disorders (mood, anxiety, substance use, personality, posttraumatic stress disorder, schizophrenia, and psychotic disorders) not diagnosed during the 5-year period before the index ICU or hospital admission date (including matched general population group), but diagnosed during the subsequent 5-year period. Multivariable survival models adjusted for sociodemographic variables, Charlson comorbidity index, admission diagnostic category, and number of ICU and non-ICU exposures. ICU cohort had a 14.5% (95% CI, 14.0-15.0) and 42.7% (95% CI, 42.0-43.5) age- and sex-standardized incidence of any diagnosed mental disorder at 1 and 5 years post-ICU exposure, respectively. In multivariable analysis, ICU cohort had increased risk of any diagnosed mental disorder at all time points versus the hospitalized cohort (year 5: adjusted hazard ratio, 2.00; 95% CI, 1.80-2.23) and the general population cohort (year 5: adjusted hazard ratio, 3.52; 95% CI, 3.23-3.83). A newly diagnosed mental disorder was associated with younger age, female sex, more recent admitting years, presence of preexisting comorbidities, and repeat ICU admission. CONCLUSIONS: ICU admission is associated with an increased incidence of mood, anxiety, substance use, and personality disorders over a 5-year period.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».