Sex differences in schizophrenia-spectrum diagnoses: results from a 30-year health record registry
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated sociodemographic and clinical differences between the sexes in individuals affected by schizophrenia-spectrum disorders (SSD) who accessed outpatient mental health services. Within a retrospective cohort of 45,361 outpatients receiving care in Ferrara (Italy) from 1991 to 2021, those with a SSD diagnosis were compared between the sexes for sociodemographic and clinical characteristics before and after the index date (when the ICD-9: 295.*diagnosis was first recorded) to assess early trajectory, age and type of diagnosis, and severity of illness indicated by medication use, hospitalization, and duration of psychiatric care. Predictors of discharge were also investigated. Among 2439 patients, 1191 were women (48.8%). Compared to men, women were significantly older at first visit (43.7 vs. 36.8 years) and at index date (47.8 vs. 40.6) with peak frequency at age 48 (vs. 30). The most frequent last diagnosis recorded before the index date was delusional disorder (27.7%) or personality disorder (24.3%) in men and depression (24%) and delusional disorder (30.1%) in women. After the index date, long-acting antipsychotics and clozapine were more frequently prescribed to men (46.5% vs. 36.3%; 13.2% vs. 9.4%, p < 0.05) and mood stabilizers and antidepressants to women (24.3% vs. 21.1%; 50.1% vs. 35.5%; p < 0.05). Women had fewer involuntary admissions (10.1% vs. 13.6%) and were more likely to be discharged as the time under care increased (p = 0.009). After adjusting for covariates, sex was not a significant predictor of discharge. Our study confirmed that sex differences exist in clinical and sociodemographic characteristics of outpatients with SSD and that gender considerations might influence the rapidity of diagnosis and medications prescribed. These findings highlight the need to implement a women-tailored approach in specialist care programs for psychoses.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».