Somatic multicomorbidity and disability in patients with psychiatric disorders in comparison to the general population: a quasi-epidemiological investigation in 54,826 subjects from 40 countries (COMET-G study)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of medical illnesses is high among patients with psychiatric disorders. The current study aimed to investigate multi-comorbidity in patients with psychiatric disorders in comparison to the general population. Secondary aims were to investigate factors associated with metabolic syndrome and treatment appropriateness of mental disorders. METHODS: The sample included 54,826 subjects (64.73% females; 34.15% males; 1.11% nonbinary gender) from 40 countries (COMET-G study). The analysis was based on the registration of previous history that could serve as a fair approximation for the lifetime prevalence of various medical conditions. RESULTS: About 24.5% reported a history of somatic and 26.14% of mental disorders. Mental disorders were by far the most prevalent group of medical conditions. Comorbidity of any somatic with any mental disorder was reported by 8.21%. One-third to almost two-thirds of somatic patients were also suffering from a mental disorder depending on the severity and multicomorbidity. Bipolar and psychotic patients and to a lesser extent depressives, manifested an earlier (15-20 years) manifestation of somatic multicomorbidity, severe disability, and probably earlier death. The overwhelming majority of patients with mental disorders were not receiving treatment or were being treated in a way that was not recommended. Antipsychotics and antidepressants were not related to the development of metabolic syndrome. CONCLUSIONS: The finding that one-third to almost two-thirds of somatic patients also suffered from a mental disorder strongly suggests that psychiatry is the field with the most trans-specialty and interdisciplinary value and application points to the importance of teaching psychiatry and mental health in medical schools and also to the need for more technocratically oriented training of psychiatric residents.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».