Mortality and Lithium-Protective Effects after First-Episode Mania Diagnosis in Bipolar Disorder: A Nationwide Retrospective Cohort Study in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study aimed to estimate all-cause mortality in patients after a first-episode mania (FEM) and examine whether six guideline-recommended medications can reduce mortality. METHODS: The cohort included population-based FEM samples and matched controls from Taiwan, spanning 2007 to 2018. The primary outcomes assessed were all-cause/suicide-related mortality, while the secondary outcome focused on mortality associated with pharmacological treatments. We compared mortality in post-FEM patients and age-/sex-matched controls without any diagnosed bipolar disorders and patients with and without psychopharmacological treatment using Cox regression analysis, respectively. Statistics were presented with time-to-event adjusted hazard ratios (AHRs) and 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: The study included 54,092 post-FEM patients and 270,460 controls, totaling 2,467,417 person-years of follow-up. Post-FEM patients had higher risks of all-cause mortality (AHR 2.38, 95% CI: 2.31-2.45) and suicide death (10.80, 5.88-19.84) than controls. Lithium (0.62, 0.55-0.70), divalproex (0.89, 0.83-0.95), and aripiprazole (0.81, 0.66-1.00) were associated with reduced all-cause mortality compared to non-users. There were no significant all-cause mortality differences for quetiapine (0.95, 0.89-1.01), risperidone (0.92, 0.82-1.02), and paliperidone (1.24, 0.88-1.76) users. When accounting for drug action onset times in sensitivity analyses, only lithium significantly reduced all-cause mortality (AHR range 0.65-0.72). There were 35 and 16 suicide deaths in post-FEM patients and controls, respectively. No drug had a significant effect on suicide deaths (lithium: 6; divalproex: 7; aripiprazole: 0; quetiapine: 10; risperidone: 4; paliperidone: 1). CONCLUSION: Post-FEM patients had a higher risk of all-cause/suicide-related mortality, and lithium treatment might reduce all-cause mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 ».