Diagnosed Incidence of Non-Affective Psychotic Disorders Amongst Adolescents in British Columbia and Sociodemographic Risk Factors: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate the diagnosed incidence of non-affective psychotic disorder between the ages of 13 and 19 years in South-Western British Columbia (BC) and to examine variation in risk by sex, family and neighbourhood income, family migration background, parent mental health contact and birth year. METHODS: = 193,400). Cases were identified by either one hospitalization or two outpatient physician visits within 2 years with a primary diagnosis of a non-affective psychotic disorder (ICD-10: F20-29, ICD-9: 295, 297, 298). We estimated cumulative incidence, annual cumulative incidence and incidence rate between the ages of 13 and 19 years, and conducted Cox proportional hazards regression to estimate associations between sociodemographic factors and risk over the study period. RESULTS: We found that 0.64% of females and 0.88% of males were diagnosed with a non-affective psychotic disorder between the ages of 13 and 19 years, with increasing risk observed over the age range, especially amongst males. Incidence rate over the entire study period was 106 per 100,000 person-years for females and 145 per 100,000 person-years for males. Risk of diagnosis was elevated amongst those in low-income families and neighbourhoods, those with a parent who had a health service contact for a mental disorder, and more recent birth cohorts. Risk was reduced amongst children of immigrants compared to children of non-migrants. CONCLUSIONS: Findings from this study provide important information for health service planning in South-Western BC. Future work should examine whether variations in diagnosed incidence is driven by differences in health service engagement or reflect genuine differences in risk.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».