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Enregistrement W4206408776 · doi:10.1002/alz.053889

How common is concurrent neurological and mood/anxiety disorder comorbidity over time? A population‐based cohort study in Ontario, Canada

2021· article· en· W4206408776 sur OpenAlexaffabout
Laura C. Maclagan, Colleen J. Maxwell, Daniel A. Harris, Xuesong Wang, Jun Guan, Ruth Ann Marrie, David B. Hogan, Peter C. Austin, Simone N. Vigod, Richard H. Swartz, Susan E. Bronskill

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensSunnybrook HospitalHealth Sciences CentreUniversity of CalgaryUniversity of ManitobaWomen's College HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyMoodMood disordersComorbidityPsychiatryDementiaMedicineHazard ratioAnxiety disorderPopulationCohortBipolar disorderStroke (engine)Generalized anxiety disorderDiseaseInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Neurological disorders and mental health conditions, including mood/anxiety disorders, are a leading cause of disability and healthcare use. These disorders have shared risk factors and commonly co‐occur in older adults. Mood/anxiety disorders are often under‐diagnosed and under‐treated among those with neurological disorders, potentially leading to more rapid symptom progression, worse health outcomes and increased health care use. We estimated the relative and absolute rates of neurological and mood/anxiety disorder comorbidity among adults in Ontario, Canada. Method We identified adults aged 40‐85 years on April 1st, 2002 in Ontario, Canada using health administrative databases. These individuals were followed for up to 14 years until March 31st, 2016. We estimated the association between between having a prior neurological disorder (dementia, Parkinson’s disease (PD), and stroke) or mood/anxiety disorder and developing a different, incident neurological or mood/anxiety disorder using cause‐specific hazard models. Exposure to prior disorders was modeled as a time‐varying covariate and death was considered a competing risk. Individuals who were not at risk for the specific incident outcome disorder were excluded from that model. Result All prior disorders were associated with increased rates of dementia: PD (adjHR= 4.05, 95%CI, 3.99‐4.11), stroke (adjHR=2.49, 95%CI, 2.47‐2.52), and mood/anxiety disorder (adjHR=1.79, 95%CI, 1.78‐1.80). Increased rates of PD were associated with prior dementia (adjHR=2.23, 95%CI, 2.17‐2.30) and mood/anxiety disorder (adjHR=1.77, 95% CI 1.74‐1.81), but not stroke (adjHR=1.04, 95% CI, 0.99 to 1.10). Rates of stroke were highest in persons with prior dementia (adjHR=1.56, 95% CI, 1.53 to 1.58) and showed more modest associations with PD (adjHR=1.21, 95% CI, 1.16 to 1.25) and mood/anxiety disorder (adjHR=1.09, 95% CI, 1.08 to 1.11). The associations were generally strongest in the six months following the prior disorder diagnosis, lowest in the interim periods (>six months to 10 years) and elevated in the later periods (10+ years) following diagnosis. Conclusion We observed associations between pairs of prior and incident neurological disorders and mood/anxiety disorder among middle‐ and older‐aged adults. Neurological and mental health comorbidity is common. This should be considered in clinical practice guidelines for these conditions and may necessitate care across multiple providers.

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)0,003
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,265 · 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'admission2
Résumé présentoui

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