MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3083285041 · doi:10.1177/0706743720954059

Association of Urbanicity with Schizophrenia and Related Mortality in China: Association de l’urbanicité avec la schizophrénie et la mortalité qui y est reliée en Chine

2020· article· en· W3083285041 sur OpenAlexvenueno aff
Yanan Luo, Lihua Pang, Chao Guo, Lei Zhang, Xiaoying Zheng

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChangjiang Scholar Program of Chinese Ministry of EducationChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)PopulationDemographyChinaProportional hazards modelResidenceGeographyPsychologyMedicineEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Although higher prevalence of schizophrenia in Chinese urban areas was observed, studies focused on the association between schizophrenia and urbanicity were less in China. Using a national representative population-based data set, this study aimed to investigate the relationship between urbanicity and schizophrenia and its related mortality among adults aged 18 years old and above in China. Methods: Data were obtained from the Second China National Sample Survey on Disability in 2006 and follow-up studies from 2007 to 2010 each year. We restricted our analysis to 1,909,205 participants aged 18 years or older and the 2,071 schizophrenia patients with information of survival and all-caused mortality of the follow-up surveys from 2007 to 2010.Schizophrenia was ascertained according to the International Statistical Classification of Diseases, 10th Revision. The degree of urbanicity and the region of residence were used to be the proxies of urbanicity. Of these, the degree of urbanicity measured by the ratio of nonagricultural population to total population and the region of residence measured by six categorical variables (first-tier cities, first-tier city suburbs, second-tier cities, second-tier city suburbs, other city areas, and rural areas). Logistics regression models and restricted polynomial splines were used to examine the linear/nonlinear relationship between urbanicity and the risk of schizophrenia. Cox proportional hazards regression models were used to test the role of urbanicity on mortality risk of schizophrenia patients. Results: 10% increase in the degree of urbanicity was associated with increased risk of schizophrenia ( OR = 1.44; 95% CI, 1.32 to 1.57). The nonlinear model further confirmed the association between the degree of urbanicity and the risk of schizophrenia. This association existed sex difference, as the level of urbanicity increased, schizophrenia risk of males grew faster than the risk of females. The hazard ratio (HR) of mortality in schizophrenia patients decreased with the elevated of urbanicity level, with a HR of 0.42 (95% CI, 0.21 to 0.84). Conclusions: This research suggested that incremental changes in the degree of urbanicity linked to higher risk of schizophrenia, and as the degree of urbanicity elevated, the risk of schizophrenia increased more for men than for women. Additionally, we found that schizophrenia patients in higher degree of urbanicity areas had lower risk of mortality. These findings contributed to the literature on schizophrenia in developing nations under a non-Western context and indicates that strategies to improve mental health conditions are needed in the progress of urbanicity.

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)0,001
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Psychiatry→Même sujetSchizophrenia research and treatment→Travaux en français237 207→