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Enregistrement W4387077338 · doi:10.1001/jamapsychiatry.2023.3582

Transition to Schizophrenia Spectrum Disorder Following Emergency Department Visits Due to Substance Use With and Without Psychosis

2023· article· en· W4387077338 sur OpenAlexaffabout
Daniel T. Myran, Lyndsay D. Harrison, Michael Pugliese, Marco Solmi, Kelly K. Anderson, Jess G. Fiedorowicz, Christopher M. Perlman, Colleen Webber, Yaron Finkelstein, Peter Tanuseputro

Notice bibliographique

RevueJAMA Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoUniversity of WaterlooWestern UniversityOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosisPsychiatryPopulationSchizophrenia (object-oriented programming)MedicineEmergency departmentHazard ratioSubstance abuseRetrospective cohort studyCohortPsychologyInternal medicineEnvironmental healthConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Episodes of substance-induced psychosis are associated with increased risk of developing a schizophrenia spectrum disorder. However, there are limited data on the transition risk for substance use without psychosis. Objectives: To quantify the risk of transition to schizophrenia spectrum disorder following an incident emergency department (ED) visit for (1) substance-induced psychosis and (2) substance use without psychosis and to explore factors associated with transition. Design, Settings, and Participants: A population-based retrospective cohort study (January 2008 to March 2022) of all individuals, aged 14 to 65 years, in Ontario, Canada, with no history of a psychotic disorder. Individuals with incident ED visits for substance use with and without psychosis were compared with members of the general population. Main Outcomes and Measures: Transition to schizophrenia spectrum disorder using a chart-validated algorithm. Associations between ED visits for substance use and subsequent transition were estimated using cause-specific hazard models. Results: The study included 9 844 497 individuals, aged 14 to 65 years (mean [SD] age, 40.2 [14.7] years; 50.2% female) without a history of psychosis. There were 407 737 individuals with an incident ED visit for substance use, of which 13 784 (3.4%) ED visits were for substance-induced psychosis. Individuals with substance-induced psychosis were at a 163-fold (age- and sex-adjusted hazard ratio [aHR], 163.2; 95% CI, 156.1-170.5) increased risk of transitioning, relative to the general population (3-year risk, 18.5% vs 0.1%). Individuals with an ED visit for substance use without psychosis had a lower relative risk of transitioning (aHR, 9.8; 95% CI, 9.5-10.2; 3-year risk, 1.4%), but incurred more than 3 times the absolute number of transitions (9969 vs 3029). Cannabis use had the highest transition risk among visits with psychosis (aHR, 241.6; 95% CI, 225.5-258.9) and the third-highest risk among visits without psychosis (aHR, 14.3; 95% CI, 13.5-15.2). Younger age and male sex were associated with a higher risk of transition, and the risk of male sex was greater in younger compared with older individuals, particularly for cannabis use. Conclusions and Relevance: The findings of this cohort study suggest that ED visits for substance use were associated with an increased risk of developing a schizophrenia spectrum disorder. Although substance-induced psychoses had a greater relative transition risk, substance use without psychosis was far more prevalent and resulted in a greater absolute number of transitions. Several factors were associated with higher transition risk, with implications for counseling and early intervention.

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)0,000
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations41
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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