Psychiatric comorbidity in childhood onset immune‐mediated diseases—A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To estimate psychiatric comorbidity in childhood onset immune-mediated inflammatory diseases (IMID). METHODS: The PRISMA guidelines were followed, and the protocol was registered at Prospero (ID: CRD42021233890). Literature was searched in PubMed, PsycINFO and Embase. Original papers on prevalence rates of diagnosed psychiatric disorders and/or suicide in paediatric onset inflammatory bowel disease (pIBD), rheumatic diseases (RD) and autoimmune liver diseases were selected. Pooled prevalence rates of psychiatric disorders (grouped according to ICD-10 criteria) within the various IMID were calculated using random-effects meta-analysis. Risk of bias was evaluated by the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: Twenty-three studies were included; 13 describing psychiatric disorders in pIBD and 10 in RD. Anxiety and mood disorders were mostly investigated with pooled prevalence rates in pIBD of 6% (95% confidence interval (CI): 4%-9%) and 4% (95%CI: 2%-8%), respectively, in register-based studies, and 33% (95%CI: 25%-41%) and 18% (95%CI: 12%-26%), respectively, in studies using psychiatric assessment. In RD, rates were 13% (95%CI: 12%-15%) for anxiety disorders and 20% (95%CI: 15%-26%) for mood disorders based on psychiatric assessment. CONCLUSION: Anxiety and depression are commonly reported in childhood onset IMID. Physicians should be attentive to mental health problems in these patients as they seem overlooked.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».