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Enregistrement W4388695139 · doi:10.1001/jamapsychiatry.2023.4316

The Role of Socioeconomic Position in the Association Between Mental Disorders and Mortality

2023· review· en· W4388695139 sur OpenAlexaboutno aff
Danni Chen, Linda Ejlskov, Lisbeth Mølgaard Laustsen, Nanna Weye, Christine Leonhard Birk Sørensen, Natalie C. Momen, Julie Werenberg Dreier, Yan Zheng, A. Damgaard, John J. McGrath, Henrik Toft Sørensen, Oleguer Plana‐Ripoll

Notice bibliographique

RevueJAMA Psychiatry · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLundbeckfonden
Mots-clésAssociation (psychology)Socioeconomic statusPsychiatryMental healthPsychologyMedicineDemographyEnvironmental healthPopulationSociologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Studies are lacking summarizing how the association between mental disorders and mortality varies by socioeconomic position (SEP), particularly considering different aspects of SEP, specific types of mental disorders, and causes of death. Objective: To investigate the role of SEP in the association between mental disorders and mortality and the association between SEP and mortality among people with mental disorders. Data Sources: MEDLINE, Embase, PsycINFO, and Web of Science were searched from January 1, 1980, through April 3, 2023, and a snowball search of reference and citation lists was conducted. Study Selection: Inclusion criteria were observational studies estimating the associations between different types of mental disorders and mortality, stratified by SEP and between SEP and mortality in people with mental disorders. Data Extraction and Synthesis: Pairs of reviewers independently extracted data using a predefined data extraction form and assessed the risk of bias using the adapted Newcastle-Ottawa scale. Graphical analyses of the dose-response associations and random-effects meta-analyses were performed. Heterogeneity was explored through meta-regressions and sensitivity analyses. Main Outcomes and Measures: All-cause and cause-specific mortality. Results: Of 28 274 articles screened, 71 including more than 4 million people with mental disorders met the inclusion criteria (most of which were conducted in high-income countries). The relative associations between mental disorders and mortality were similar across SEP levels. Among people with mental disorders, belonging to the highest rather than the lowest SEP group was associated with lower all-cause mortality (pooled relative risk [RR], 0.79; 95% CI, 0.73-0.86) and mortality from natural causes (RR, 0.73; 95% CI, 0.62-0.85) and higher mortality from external causes (RR, 1.18; 95% CI, 0.99-1.41). Heterogeneity was high (I2 = 83% to 99%). Results from subgroup, sensitivity, and meta-regression analyses were consistent with those from the main analyses. Evidence on absolute scales, specific diagnoses, and specific causes of death was scarce. Conclusion and Relevance: This study did not find a sufficient body of evidence that SEP moderated the relative association between mental disorders and mortality, but the underlying mortality rates may differ by SEP group, despite having scarcely been reported. This information gap, together with our findings related to SEP and a possible differential risk between natural and external causes of death in individuals with specific types of mental disorders, warrants further research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,370 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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