An evaluation of symptom domains in the 2 years before pregnancy as predictors of relapse in the perinatal period in women with severe mental illness
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Symptoms may be more useful prognostic markers for mental illness than diagnoses. We sought to investigate symptom domains in women with pre-existing severe mental illness (SMI; psychotic and bipolar disorder) as predictors of relapse risk during the perinatal period. METHODS: Data were obtained from electronic health records of 399 pregnant women with SMI diagnoses from a large south London mental healthcare provider. Symptoms within six domains characteristically associated with SMI (positive, negative, disorganization, mania, depression, and catatonia) recorded in clinical notes 2 years before pregnancy were identified with natural language processing algorithms to extract data from text, and associations investigated with hospitalization during pregnancy and 3 months postpartum. RESULTS: Seventy-six women (19%) relapsed during pregnancy and 107 (27%) relapsed postpartum. After adjusting for covariates, disorganization symptoms showed a positive association at borderline significance with relapse during pregnancy (adjusted odds ratio [aOR] = 1.36; 95% confidence interval [CI] = 0.99-1.87 per unit increase in number of symptoms) and depressive symptoms negatively with relapse postpartum (0.78; 0.62-0.98). Restricting the sample to women with at least one recorded symptom in any given domain, higher disorganization (1.84; 1.22-2.76), positive (1.50; 1.07-2.11), and manic (1.48; 1.03-2.11) symptoms were associated with relapse during pregnancy, and disorganization (1.54; 1.08-2.20) symptom domains were associated with relapse postpartum. CONCLUSIONS: Positive, disorganization, and manic symptoms recorded in the 2 years before pregnancy were associated with increased risk of relapse during pregnancy and postpartum. The characterization of routine health records from text fields is relatively transferrable and could help inform predictive risk modelling.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle