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Enregistrement W3152951476 · doi:10.1136/bmjopen-2020-042331

Self-reported health and smoking status, and body mass index: a case-control comparison based on GEN SCRIP (GENetics of SChizophRenia In Pakistan) data

2021· article· en· W3152951476 sur OpenAlexaff
Muhammad Ayub, Arsalan Arsalan, Shams-ud-Din Ahmad Khan, Saqib Bajwa, Fahad Hussain, Muhammad Umar, Bakht Khizar, Muhammad Sibtain, Ayesha Butt, Mian Mukhtar-Ul-Haq, Imtiaz Ahmad Dogar, Moin Ahmad Ansari, Sadia Shafiq, Muhammad Tariq, Mian Iftikhar Hussain, Amina Nasar, Ali Burhan Mustafa, Rizwan Taj, Raza Ur Rehman, Atir Hanif Rajput, Syeda Ambreen, Syed Qalb-e-Hyder Naqvi, Khalid Mehmood, Muhammad Younis Khan, Jawad Ali, Nasir Mehmood, Ammara Amir, Tanveer Nasr, Fazal e Rabbani, Adil Afridi, Zahid Nazar, Muhammad Idrees, Ahsan ul Haq Chishti, Rana Muzammil Shamsher Khan, Anisuzzaman Khan, Rubina Aslam, Muntazir Mehdi, Aftab Asif, Ali Zulqarnain, Jalil Afridi, Asif Hussain, Sibtain Anwar, Saad Salman, Inzemam Khan, Zia ul Mabood, Hamzalah Hamzalah, Adan Javed, Komal Nawaz, Kainat Zahra, Urooj Nayyar, Syeda Tooba, Ammara Ali Rajput, Anum Anjum, Ayesha Rehman, Maria Kanwal, Tahira Yasmeen, Arsalan Hassan, Mariyam Ali Zaidi, Dur e Nayab, Muhammad Kamal, Bisma Jamil, Rida Malik, Ihtisham Ul Haq, Zohra Bibi, Kalsoom Nawaz, Munaza Anwer, Afzal Javed, Nusrat Habib Rana, Muhammad Nasar Sayeed Khan, Farooq Naeem, Carlos N. Pato, Michele T. Pato, Saeed Farooq, James A. Knowles

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésMedicineSchizophrenia (object-oriented programming)Body mass indexPublic healthPsychiatryCross-sectional studyPediatricsInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Individuals with schizophrenia are at a high risk of physical health comorbidities and premature mortality. Cardiovascular and metabolic causes are an important contributor. There are gaps in monitoring, documenting and managing these physical health comorbidities. Because of their condition, patients themselves may not be aware of these comorbidities and may not be able to follow a lifestyle that prevents and manages the complications. In many low-income and middle-income countries including Pakistan, the bulk of the burden of care for those struggling with schizophrenia falls on the families. Objectives To determine the rate of self-reported physical health disorders and risk factors, like body mass index (BMI) and smoking, associated with cardiovascular and metabolic disorders in cases of schizophrenia compared with a group of mentally healthy controls. Design A case-controlled, cross-sectional multicentre study of patients with schizophrenia in Pakistan. Settings Multiple data collection sites across the country for patients, that is, public and private psychiatric OPDs (out patient departments), specialised psychiatric care facilities, and psychiatric wards of teaching and district level hospitals. Healthy controls were enrolled from the community. Participants We report a total of 6838 participants’ data with (N 3411 (49.9%)) cases of schizophrenia compared with a group of healthy controls (N 3427 (50.1%)). Results BMI (OR 0.98 (CI 0.97 to 0.99), p=0.0025), and the rate of smoking is higher in patients with schizophrenia than in controls. Problems with vision (OR 0.13 (0.08 to 0.2), joint pain (OR 0.18 (0.07 to 0.44)) and high cholesterol (OR 0.13 (0.05 to 0.35)) have higher reported prevalence in controls. The cases describe more physical health disorders in the category ‘other’ (OR 4.65 (3.01 to 7.18)). This captures residual disorders not listed in the questionnaire. Conclusions Participants with schizophrenia in comparison with controls report more disorders. The access in the ‘other’ category may be a reflection of undiagnosed disorders.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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