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Enregistrement W3044344459 · doi:10.14740/jocmr4269

The Epidemiology and Outcomes of Mental Disorders in Critically Ill Patients With Systemic Lupus Erythematosus: A Population-Based Study

2020· article· en· W3044344459 sur OpenAlexvenueno aff
Lavi Oud

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care unitEpidemiologyPopulationMental illnessCohortRetrospective cohort studyLogistic regressionCohort studyMental healthSystemic lupus erythematosusInternal medicineDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hospitalized patients with systemic lupus erythematosus (SLE) often require critical care, and SLE is the most common autoimmune disease in the intensive care unit (ICU). Mental disorders are highly prevalent among patients with SLE and are associated with increased morbidity and premature death in this population. However, the association of mental disorders with ICU utilization among patients with SLE and their prognostic impact among those admitted to ICU is unknown. METHODS: We performed a retrospective cohort study, using the Texas Inpatient Public Use Data File to identify SLE hospitalizations aged ≥ 18 years during 2009 - 2014. Mental disorders were defined by the taxonomy of the Healthcare Cost and Utilization Project's Clinical Classification Software Category 5. The patterns of ICU admission among SLE hospitalizations with and without mental disorders were examined. Multivariable logistic regression modeling was used to examine the association of mental disorders and short-term mortality (defined as hospital death or discharge to hospice) among ICU admissions. RESULTS: Among 94,338 SLE hospitalizations 35,793 (37.9%) had mental disorders. There was no difference in the rates of ICU admission among SLE hospitalizations with and without mental disorders (37% vs. 37.2%, respectively; P = 0.5999), and similar rates of mental disorders were found among SLE hospitalizations with and without ICU admission (37.8% vs. 38%, respectively; P = 0.5408). The volume of SLE ICU admissions with and without mental disorders rose between 2009 and 2014 by 60.3% vs. 7.9%, respectively. When compared to those without mental disorders, SLE ICU admissions with mental disorders were older (age ≥ 65 years, 23.6% vs. 21.4%, respectively) and had higher burden of comorbid conditions. Unadjusted short-term mortality among SLE ICU admissions with and without mental disorders was 4.8% and 5.8%, respectively and mental disorders were associated with lower short-term mortality on adjusted analyses (adjusted odds ratio (aOR): 0.826; 95% confidence interval (CI): 0.734 - 0.930). CONCLUSIONS: There was no difference in the frequency of mental disorders among hospitalized patients with SLE with and without ICU admission. However, the growth in the volume of ICU admissions with SLE over time involved predominantly patients with mental disorders. Among ICU admissions, mental disorders were associated with lower short-term mortality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,365 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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