Biopsychosocial exposure to the COVID-19 pandemic and the relative risk of schizophrenia: Interrupted time-series analysis of a nationally representative sample
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies of COVID-19 pandemic biopsychosocial exposure and schizophrenia risk showed contradictory results, were undertaken early in the pandemic, and did not consider lockdowns or COVID-19 infection. Hence, we examined the association between COVID-19 biopsychosocial exposure and incident schizophrenia. METHODS: An interrupted time-series study design was implemented based on Israeli electronic health records from 2013 to 2021 with national coverage. The period coinciding with the COVID-19 pandemic biopsychosocial exposures from March 2020 to February 2021 was classified as exposed, otherwise unexposed. The effect of the COVID-19 pandemic on incident schizophrenia was quantified by fitting a Poisson regression and modeling the relative risk (RR) and corresponding 95% confidence intervals (CI). Three scenarios were projected from the third lockdown to 10 months to forecast incident schizophrenia rates and their associated 95% prediction intervals (PI). RESULTS: The total population (N = 736,356) yielded 4,310 cases of incident schizophrenia over time. The primary analysis showed that the period exposed to the COVID-19 pandemic was associated with a reduced RR (RR = 0.81, 95% CI = 0.73, 0.91, p < 0.001). This conclusion was supported in 12 sensitivity analyses, including scrutinizing lockdowns and COVID-19 infection status. Two of three forecast scenarios projected an incident increase (6.74, 95% PI = 5.80, 7.84; 7.40, 95% PI = 6.36, 8.60). CONCLUSIONS: The reduced risk of schizophrenia during the pandemic suggests no immediate triggering of new onsets either by the virus or the pandemic-induced psychosocial adversities. Once restrictions are lifted, the increased projected presentations have implications for clinicians and healthcare policy.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».