Catatonia and elevated mortality: A population‐wide cohort study with healthy, sibling, and schizophrenia spectrum controls
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine whether catatonia is associated with increased long-term all-cause and cause-specific mortality. METHODS: Using Taiwan's National Health Insurance Database (2000-2022), we assembled a population-based cohort of all adults (≥18 years) with catatonia and matched each to four controls without catatonia on sex and birthdate. Mortality was compared between (1) individuals with catatonia and their unaffected siblings and (2) individuals with schizophrenia spectrum disorders with catatonia and those with schizophrenia spectrum disorders without catatonia. The primary outcome was all-cause mortality; secondary outcomes were natural- and unnatural-cause deaths. Adjusted hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs) were estimated with Cox models controlling for age, sex, socioeconomic status, urbanization level, and comorbidities. RESULTS: We included 6642 individuals with catatonia and 26,568 matched controls. Over mean follow-ups of 11.4 and 13.1 years, respectively, 2150 versus 3459 deaths occurred (adjusted HR 2.60, 95% CI 2.46-2.75). Risks were higher for natural causes (2.42, 2.28-2.57) and unnatural causes (5.57, 4.59-6.77). Compared with unaffected siblings, catatonia remained associated with excess all-cause (1.82, 1.34-2.49), natural (1.57, 1.07-2.30), and unnatural mortality (2.73, 1.56-4.77). Within schizophrenia spectrum disorders, catatonia conferred higher all-cause (1.20, 1.12-1.28) and natural mortality (1.27, 1.18-1.36), whereas unnatural mortality was similar (1.01, 0.87-1.17). CONCLUSIONS: Catatonia conferred a substantial, independent risk of premature mortality across multiple causes. Clinicians should recognize that catatonia is a serious disorder with long-term consequences and should remain vigilant to prevent and manage complications beyond the acute episode.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».