Self-Reported Lifetime History of Eating Disorders and Mortality in the General Population: A Canadian Population Survey with Record Linkage
Notice bibliographique
Résumé
Eating disorders (EDs) are often reported to have the highest mortality of any mental health disorder. However, this assertion is based on clinical samples, which may provide an inaccurate view of the actual risks in the population. Hence, in the current retrospective cohort study, mortality of self-reported lifetime history of EDs in the general population was explored. The data source was the Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being (CCHS 1.2), linked to a national mortality database. The survey sample was representative of the Canadian household population (mean age = 43.95 years, 50.9% female). The survey inquired about the history of professionally diagnosed chronic conditions, including EDs. Subsequently, the survey dataset was linked to the national mortality dataset (for the date of death) up to 2017. Cox proportional hazards models were used to explore the effect of EDs on mortality. The unadjusted-hazard ratio (HR) for the lifetime history of an ED was 1.35 (95% CI 0.70-2.58). However, the age/sex-adjusted HR increased to 4.5 (95% CI 2.33-8.84), which was over two times higher than age/sex-adjusted HRs for other mental disorders (schizophrenia/psychosis, mood-disorders, and post-traumatic stress disorder). In conclusion, all-cause mortality of self-reported lifetime history of EDs in the household population was markedly elevated and considerably higher than that of other self-reported disorders. This finding replicates prior findings in a population-representative sample and provides a definitive quantification of increased risk of mortality in EDs, which was previously lacking. Furthermore, it highlights the seriousness of EDs and an urgent need for strategies that may help to improve long-term outcomes.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».