Perinatal Mental Illness and Risk of Incident Autoimmune Disease: A Population-Based Propensity-Score Matched Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have demonstrated elevated risk for autoimmune disease associated with perinatal mental illness, but the extent to which this risk is specific to mental illness arising perinatally, and not mental illness generally, is unknown. Our objective was to compare the risk of autoimmune disease in women with mental illness arising within the perinatal period to (1) women with mental illness arising outside the perinatal period and (2) women who did not develop mental illness. METHODS: We conducted a population-based matched cohort study of women aged 15-49 years with no history of mental illness or autoimmune disease in Ontario, Canada, 1998-2018. The exposed, 60,701 women with mental illness arising between conception and 365 days postpartum were propensity score-matched to (1) 264,864 women with mental illness arising non-perinatally and (2) 469,164 women who did not develop mental illness. Hazard ratios (HR) for autoimmune disease were generated using Cox proportional hazards models. RESULTS: The incidence of autoimmune disease was similar among women with mental illness arising perinatally compared to those with mental illness arising non-perinatally (138.4 vs 140.7 per 100,000 person-years; HR 0.98, 95% CI 0.92-1.05), and elevated among women with mental illness arising perinatally compared to those who did not develop mental illness (138.4 vs 88.9 per 100,000 person-years; HR 1.54, 95% CI 1.44-1.64). The HR for the latter comparison was more pronounced for autoimmune disease with brain-reactive antibodies than other autoimmune disease. CONCLUSION: Perinatal mental illness is associated with increased risk of autoimmune disease that is no different than that of mental illness arising non-perinatally. Women with mental illness, regardless of the timing of onset, could benefit from early detection of autoimmune disease.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».