Comparing Risk Factors for Non-affective Psychotic Disorders With Common Mental Disorders Among Migrant Groups: A 25-Year Retrospective Cohort Study of 2 Million Migrants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESIS: Although migration is a well-established risk factor for psychotic disorders, less is known about factors that modify risk within migrant groups. We sought to assess whether socio-demographic, migration-related, and post-migration factors were associated with the risk of non-affective psychotic disorders (NAPD) among first-generation migrants, and to compare with estimates for common mental disorders (CMD) to explore specificity of the effect. STUDY DESIGN: We constructed a retrospective cohort of first-generation migrants to Ontario, Canada using linked population-based health administrative data (1992-2011; n = 1 964 884). We identified NAPD and CMD using standardized algorithms. We used modified Poisson regression models to estimate incidence rate ratios (IRR) for each factor to assess its effect on the risk of each outcome. STUDY RESULTS: Nearly 75% of cases of NAPD met the case definition for a CMD prior to the first diagnosis of psychosis. Our findings suggest that younger age at migration, male sex, being of African-origin, and not having proficiency in national languages had a specificity of effect for a higher risk of NAPD. Among migrants who were over 19 years of age at landing, higher pre-migratory education and being married/common-law at landing showed specificity of effect for a lower risk of NAPD. Migrant class, rurality of residence after landing, and post-migration neighborhood-level income showed similar effects across disorders. CONCLUSIONS: Our findings help identify high-risk groups to target for intervention. Identifying factors that show specific effects for psychotic disorder, rather than mental disorders more broadly, are important for informing prevention and early intervention efforts.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».