Postdischarge Mortality in a Cohort Hospitalized With Anorexia Nervosa
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize mortality after hospital discharge in cohorts with and without anorexia nervosa (AN). METHODS: We obtained data for all hospitalizations for psychiatric reasons in Canada (except Quebec) between April 1, 2006, and March 31, 2021 (n = 1.3 million admissions). Cases of AN were identified using ICD-10 (F50.0 and F50.1) codes. First admissions during this interval for AN and other psychiatric conditions were linked to vital statistics data. Mortality was characterized through cross-tabulation, Cox proportional hazards models, and competing cause regression. RESULTS: After adjustment for age and sex, there was no significant difference in mortality between AN and those with other psychiatric conditions (HR = 1.04; p = 0.644). Among AN admissions, 25% (95% CI 18.6-31.4) of deaths were attributed to psychiatric conditions (ICD-F codes), with 88% of these (comprising 22% of all deaths in the AN group) having AN itself identified as the underlying cause of death. In contrast, only 8% of deaths among non-AN admissions were attributed to a mental disorder. DISCUSSION: Prevention of premature mortality in the general psychiatric population emphasizes modification of metabolic (e.g., hyperlipidemia) and lifestyle-related (e.g., sedentary behavior) risk factors. However, as AN itself makes a major contribution to mortality, specialized preventive strategies may be required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».