The impact of the COVID-19 pandemic on health outcomes in delusional disorder: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The health impact of the COVID-19 pandemic has been widely recognized in both physical and mental health. Relatively little attention has been paid to patients with delusional disorder (DD). Objectives Our goal was to synthesize the known mental and physical health consequences of the COVID-19 pandemic in patients diagnosed with DD. Methods A systematic review was carried out using the PubMed and Scopus database (2019-October 2022) following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) statement. Search terms: “delusional disorder” or “delusional disorder” AND “COVID-19 OR SARS-CoV2.” Inclusion criteria: 1)DD according to DSM/ICD, 2)languages: English, French, German and Spanish, 3)studies reporting health consequences of COVID-19 pandemic. From a total of 615 records, 6 were included: meta-analysis (n=1), cross-sectional studies (n=2), retrospective study (n=1), case reports (n=2). Results A full third of patients with psychosis (including DD) presented with increased psychiatric symptom severity, reportedly activated by increased daily life stress. Suicidal behavior was reported in a previously undiagnosed DD patient in association with a worsening clinical picture. Perhaps surprisingly, admissions for DD in 2020 were lower than in 2019. The duration of hospitalization was, however, longer. There was a report of new onset DD with delusional material centred on COVID. There was also a report of COVID-19 symptoms being more severe in DD patients than in the larger community. Conclusions Health emergencies affect the seriously mentally ill more than other community members. Awareness and outreach can help to maintain treatment adherence and minimize risk of psychotic exacerbation. Disclosure of Interest None Declared
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».