Incidence of Diabetes in Patients with Schizophrenia: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To detect the incidence of diabetes in patients with schizophrenia in Taiwan. METHODS: The National Health Research Institute provided a database of 1 million random subjects for study, from which we drew a random sample of 617 068 subjects aged 18 years and older in the year 2000. Subjects who had at least one service claim during this year, with a primary diagnosis of schizophrenia, diabetes, or with a prescription for treatment of diabetes, were identified. We compared initial diagnosis of diabetes between patients with schizophrenia and the general population in 2000. We also followed a cohort of subjects with schizophrenia from 2000 to 2005. RESULTS: The incidence of diabetes was higher in patients with schizophrenia than in the general population (1.46% and 1.12%, respectively; OR 1.47; 95% CI 1.09 to 1.97) in 2000. Compared with the general population, patients with schizophrenia showed a higher incidence of diabetes in the group aged 18 to 29 years; among females; among those with insurance of more than US$1281; among those living in the northern region; and among those residing in urban areas. The average annual incidence of diabetes in patients with schizophrenia was 1.84% from 2000 to 2005. Higher incidence of diabetes in patients with schizophrenia was associated with increased age, females, hypertension, and hyperlipidemia. CONCLUSIONS: Patients with schizophrenia had a higher incidence of diabetes for the youngest adult age group and for females than for the general population. Increased age, females, hypertension, and hyperlipidemia were risk factors of diabetes in patients with schizophrenia.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».