Trends and future burden of schizophrenia in youth across G20 countries: a systematic analysis of the global burden of disease 2021 study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Schizophrenia is a severe mental disorder with an increasing burden among adolescents and young adults (aged 10-24 years). However, age-specific epidemiological data remains limited. This study aims to analyze the incidence, prevalence, and disability-adjusted life years (DALYs) of schizophrenia in youth (aged 10-24 years) across the Group of Twenty (G20) countries and to project future trends from 2022 to 2035. METHODS: Data were sourced from the Global Burden of Disease (GBD) 2021 dataset, encompassing information on 369 diseases across 204 countries and regions from 1990 to 2021. Bayesian age-period-cohort (APC) modeling was employed to estimate future burden. Age-standardized incidence rates (ASIRs), prevalence rates (ASPRs), and DALY rates (ASDRs) were analyzed by country, sex, and sociodemographic index (SDI). RESULT: From 1990 to 2021, the burden of schizophrenia among youth has increased across most G20 countries, with particularly sharp rises observed in China and India. The lowest burdens were reported in Canada, Saudi Arabia, and Australia, which also recorded the lowest DALYs. Russia exhibited marked increases in ASIR, ASPR, and ASDR, while the United States and the United Kingdom showed declines. Substantial variations were observed across gender, regions, and SDI levels. Projections indicate that ASPRs will continue to rise in Australia, China, and Japan through 2035, while declines are anticipated in the United States and Italy, and stability is expected in Argentina and Germany. CONCLUSION: The burden of schizophrenia among youth in G20 countries is increasing, accompanied by substantial regional, gender, and socioeconomic disparities. Strengthening early intervention, enhancing diagnostic capacity, and implementing youth-targeted mental health policies are urgently needed.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».