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Enregistrement W4324017570 · doi:10.1371/journal.pmed.1004202

Association of severe mental illness and septic shock case fatality rate in patients admitted to the intensive care unit: A national population-based cohort study

2023· article· en· W4324017570 sur OpenAlexaff
Inès Lakbar, Marc Léone, Vanessa Pauly, Veronica Orléans, Kossi Josué Srougbo, Sambou Diao, Pierre‐Michel Llorca, Marco Solmi, Christoph U. Correll, Sara Fernandes, Jean‐Louis Vincent, Laurent Boyer, Guillaume Fond

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityOttawa HospitalMental Health Research CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNeuraxpharmGilead SciencesFondation FondaMentalH. Lundbeck A/STeva Pharmaceutical IndustriesEisai
Mots-clésMedicineIntensive care unitSeptic shockPopulationComorbidityBipolar disorderCase fatality rateCohortCohort studyIntensive careEmergency medicinePediatricsInternal medicineIntensive care medicinePsychiatrySepsisMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with severe mental illness (SMI) (i.e., schizophrenia, bipolar disorder, or major depressive disorder) have been reported to have excess mortality rates from infection compared to patients without SMI, but whether SMI is associated with higher or lower case fatality rates (CFRs) among infected patients remains unclear. The primary objective was to compare the 90-day CFR in septic shock patients with and without SMI admitted to the intensive care unit (ICU), after adjusting for social disadvantage and physical health comorbidity. METHODS AND FINDINGS: We conducted a nationwide, population-based cohort study of all adult patients with septic shock admitted to the ICU in France between January 1, 2014, and December 31, 2018, using the French national hospital database. We matched (within hospitals) in a ratio of 1:up to 4 patients with and without SMI (matched-controls) for age (5 years range), sex, degree of social deprivation, and year of hospitalization. Cox regression models were conducted with adjustment for smoking, alcohol and other substance addiction, overweight or obesity, Charlson comorbidity index, presence of trauma, surgical intervention, Simplified Acute Physiology Score II score, organ failures, source of hospital admission (home, transfer from other hospital ward), and the length of time between hospital admission and ICU admission. The primary outcome was 90-day CFR. Secondary outcomes were 30- and 365-day CFRs, and clinical profiles of patients. A total of 187,587 adult patients with septic shock admitted to the ICU were identified, including 3,812 with schizophrenia, 2,258 with bipolar disorder, and 5,246 with major depressive disorder. Compared to matched controls, the 90-day CFR was significantly lower in patients with schizophrenia (1,052/3,269 = 32.2% versus 5,000/10,894 = 45.5%; adjusted hazard ratio (aHR) = 0.70, 95% confidence interval (CI) 0.65,0.75, p < 0.001), bipolar disorder (632/1,923 = 32.9% versus 2,854/6,303 = 45.3%; aHR = 0.70, 95% CI = 0.63,0.76, p < 0.001), and major depressive disorder (1,834/4,432 = 41.4% versus 6,798/14,452 = 47.1%; aHR = 0.85, 95% CI = 0.81,0.90, p < 0.001). Study limitations include inability to capture deaths occurring outside hospital, lack of data on processes of care, and problems associated with missing data and miscoding in medico-administrative databases. CONCLUSIONS: Our findings suggest that, after adjusting for social disadvantage and physical health comorbidity, there are improved septic shock outcome in patients with SMI compared to patients without. This finding may be the result of different immunological profiles and exposures to psychotropic medications, which should be further explored.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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