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 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 | 0,032 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».