Antipsychotics and other risk factors for mortality among people with schizophrenia during an extreme heat event: a population-based case-control study
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia is associated with increased mortality during extreme heat events (EHEs), including the unprecedented 2021 Western North America EHE in British Columbia, Canada. We sought to examine the association between mortality during the 2021 EHE and multiple risk factors among people with schizophrenia, with a focus on antipsychotic medications. We identified all individuals with schizophrenia in British Columbia using an administrative chronic disease registry and linked them with antipsychotic dispensations for the 30 days prior to the EHE. We compared 137 individuals who died during the EHE with 57,394 who survived using multiple logistic regression. Analyses also included age, sex, income assistance, comorbidities, and indicators of schizophrenia severity. Dispensation of any antipsychotic was associated with increased EHE mortality [OR 2.43, 95% CI 1.52, 4.01], which was driven by haloperidol, clozapine, and zuclopenthixol. The risk was increased for dispensation of two or more antipsychotics in combination [OR 4.05, 95% CI 2.41, 6.98]. Other variables associated with EHE mortality included being on income assistance, age, sex, having a mental health-related emergency department visit, and time since disease registry entry. Being dispensed an antipsychotic prior to the EHE was associated with increased odds of mortality among people with schizophrenia. Some antipsychotics had larger effects, and risk increased with combination therapy. There were also significant non-pharmaceutical risk factors. People with schizophrenia are at-risk during EHEs due to multiple overlapping factors, including antipsychotic medications.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».