Population-based affective-disorder-related biomedical/biophysical multi-hyper-morbidity across the lifespan: A 16-year population study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are few if any life-span population-based studies of psychiatric disorder-associated biomedical and biophysical disorders and diseases (morbidity). AIM: To scope the present state of research regarding the biomedical and biophysical morbidity associated with affective and mental disorder in epidemiological samples, and to examine the life-span relationship between affective disorders and biomedical/biophysical disorders to illustrate a novel approach employing the odds ratio to represent the intensity of biomedical and biophysical morbidity associated in time in a population. METHODS: A repeatable systematic literature search of PubMed was represented in summary. Additionally, a regional population-based dataset was constructed and analyzed to represent the age- and sex-specific diagnoses (International Classification of Diseases Version 9, ICD-9) for those with and without affective disorder. The analysis presents a novel index of the relative age-specific frequency of life-span biomedical and biophysical diagnoses associated with affective disorder. RESULTS: The volume of biomedical and biophysical morbidity associated with mental disorder literature has increased, yet few studies measure comprehensive temporal hyper-morbidity (over-representation of diseases over time, either before or after the index diagnostic event) in populations. Further, there have been only a few population-based studies examining the morbidity associated with affective disorder and only one that examines the full diagnostic range of lifespan morbidity. Substantial differences arose between males and females with more females than males having greater frequencies of diagnoses. The age-specific distributions of the maximum proportional diagnosis frequency ratios for each sex illustrate the greatest diagnosis-specific differences when comparing the biomedical and biophysical diagnoses of those with and without affective disorder when the same diagnosis was represented in each grouping at the same age. CONCLUSION: century.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».