Maternal Schizophrenia and the Risk of a Childhood Chronic Condition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESIS: Maternal schizophrenia heightens the risk for certain perinatal complications, yet it is not known to what degree future childhood chronic health conditions (Childhood-CC) might arise. STUDY DESIGN: This population-based cohort study using health administrative data from Ontario, Canada (1995-2018) compared 5066 children of mothers with schizophrenia to 25 324 children of mothers without schizophrenia, propensity-matched on birth-year, maternal age, parity, immigrant status, income, region of residence, and maternal medical and psychiatric conditions other than schizophrenia. Cox proportional hazard models generated hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) for incident Childhood-CCs, and all-cause mortality, up to age 19 years. STUDY RESULTS: Six hundred and fifty-six children exposed to maternal schizophrenia developed a Childhood-CC (20.5/1000 person-years) vs. 2872 unexposed children (17.1/1000 person-years)-an HR of 1.18, 95% CI 1.08-1.28. Corresponding rates were 3.3 vs. 1.9/1000 person-years (1.77, 1.44-2.18) for mental health Childhood-CC, and 18.0 vs. 15.7/1000 person-years (1.13, 1.04-1.24) for non-mental health Childhood-CC. All-cause mortality rates were 1.2 vs. 0.8/1000 person-years (1.34, 0.96-1.89). Risk for children exposed to maternal schizophrenia was similar whether or not children were discharged to social service care. From age 1 year, risk was greater for children whose mothers were diagnosed with schizophrenia prior to pregnancy than for children whose mothers were diagnosed with schizophrenia postnatally. CONCLUSIONS: A child exposed to maternal schizophrenia is at elevated risk of chronic health conditions including mental and physical subtypes. Future research should examine what explains the increased risk particularly for physical health conditions, and what preventive and treatment efforts are needed for these children.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,006 | 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 ».