Onset of depression and anxiety among patients with gout after diagnosis: a population-based incident cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gout may be associated with an increased incidence of mental health disorders, however, published findings have been limited and inconsistent. Therefore, our objective was to conduct a population-based cohort study to evaluate the incidence of depression and anxiety after gout diagnosis. METHODS: We used linked population-based administrative health data in British Columbia, Canada that includes information on demographics, outpatient visits, and inpatient visits from the period of January 1, 1990 to March 31, 2018. We assessed depression and anxiety using validated International Classification of Diseases, 9th and 10th Revision coding algorithms. We applied multivariable Cox proportional hazard models to evaluate incident depression and anxiety among patients with gout in comparison to non-gout controls, adjusting for age, sex, neighbourhood income quintile, residence, comorbidities, and health care utilization. RESULTS: We included 157,426 incident cases of gout (60.2% male; mean age 57.1 years) and 157,426 non-gout controls (60.2% male; mean age 56.9 years). The incidence rate of depression among individuals with gout and non-gout controls was 12.9 (95% confidence interval [CI] 12.7-13.2) and 11.1 (95% CI 10.9-11.4) per 1000 person-years, respectively. The incidence rate of anxiety for those with gout was 5.4 (95% CI 5.3-5.5) per 1000 person-years and for non-gout controls was 4.6 (95% CI 4.4-4.7) per 1000 person-years. Individuals with gout had an increased onset of depression (adjusted hazard ratio [aHR], 1.08; 95% CI 1.05-1.11) and anxiety (aHR, 1.10; 95% CI 1.05-1.14) compared to non-gout controls. CONCLUSION: Our population-based study shows an increased incidence of depression and anxiety following gout diagnosis in comparison to non-gout controls. Findings suggest the importance of considering psychiatric impacts in addition to the physical impacts of gout.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».