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Enregistrement W4399774813 · doi:10.1001/jamapsychiatry.2024.1467

Mental Health Service Use Before First Diagnosis of a Psychotic Disorder

2024· article· en· W4399774813 sur OpenAlexaffabout
Wanda Tempelaar, Nicole Kozloff, Emilie Mallia, Aristotle N. Voineskos, Paul Kurdyak

Notice bibliographique

RevueJAMA Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychiatryMental healthPsychologySchizophrenia (object-oriented programming)MEDLINEMental health serviceMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Characterizing mental health service use trajectories preceding diagnosis of a psychotic disorder may help identify individuals at highest risk and in which settings they are at highest risk. Objective: To examine mental health service use and diagnostic trajectories before first diagnosis of psychotic disorder and identify utilization and diagnostic patterns. Design, Setting, and Participants: This population-based, retrospective cohort study used linked provincial health administrative data. The sample included individuals aged 15 to 29 years diagnosed with a psychotic disorder in Ontario, Canada, between April 1, 2012, and March 31, 2018. These individuals were matched to individuals with a diagnosis of a mood disorder. Data were analyzed from November 2018 to November 2019. Main Outcomes and Measures: The main outcomes were rates, timing, and setting of mental health-related service use and associated diagnoses in the 3 years before the index disorder among individuals first diagnosed with a psychotic disorder compared with those first diagnosed with a mood disorder. Results: A total of 10 501 individuals with a first diagnosis of psychotic disorder were identified (mean [SD] age, 21.55 [3.83] years; 72.1% male). A total of 72.2% of individuals had at least 1 mental health service visit during the 3 years before their first psychotic disorder diagnosis, which was significantly more than matched controls with a first mood disorder diagnosis (66.8%) (odds ratio [OR], 1.34; 95% CI, 1.26-1.42). Compared with individuals diagnosed with a mood disorder, individuals diagnosed with a psychotic disorder were significantly more likely to have had mental health-related hospital admissions (OR, 3.98; 95% CI, 3.43-4.62) and emergency department visits (OR, 2.27; 95% CI, 2.12-2.43) in the preceding 3 years. Those with psychotic disorders were more likely to have had prior diagnoses of substance use disorders (OR, 2.57; 95% CI, 2.35-2.81), other disorders (personality disorders, developmental disorders) (OR, 1.75; 95% CI, 1.61-1.90), and self-harm (OR, 1.64; 95% CI, 1.36-1.98) in the past 3 years compared with those diagnosed with mood disorders. Conclusions and Relevance: This study found that in the 3 years prior to an index diagnosis, individuals with a first diagnosis of psychotic disorder had higher rates of mental health service use, particularly emergency department visits and hospitalizations, compared with individuals with a first diagnosis of a mood disorder. Individuals with psychotic disorders also had a greater number of premorbid diagnoses. Differences in health service utilization patterns between those with a first psychotic disorder diagnosis vs a first mood disorder diagnosis suggest distinct premorbid trajectories that could be useful for next steps in prediction and prevention 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 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 enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,834

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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