The Impact of Preexisting Severe Mental Disorders on Cancer Mortality: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Purpose People with severe mental disorders (SMD) face a significantly lower life expectancy compared to people without SMD. Studies have reported divergent results concerning cancer‐specific mortality. Therefore this systematic review and meta‐analysis aimed to assess the cancer‐specific mortality for people with preexisting SMD. Methods A comprehensive literature search was conducted across PubMed, Embase, Psycinfo, and Scopus for studies published since January 2003. Inclusion criteria targeted adult cancer patients with a known SMD diagnosis prior to their cancer diagnosis. Two authors independently screened records based on predefined criteria, resolving discrepancies through discussion. Data extraction and quality assessment were conducted using the Newcastle‐Ottawa Scale. A random effects model was employed to conduct the analysis, with heterogeneity across the studies quantified using the I 2 statistic. Results The search yielded 4736 records, of which 25 studies met the eligibility criteria. Findings consistently indicated higher cancer‐specific mortality among patients with preexisting SMD, with a 1.37 (95% CI: 1.30–1.44) higher relative risk of cancer‐specific mortality for patients with preexisting SMD. The highest mortality rates were found among patients with schizophrenia and other psychosis with a relative cancer mortality risk at 1.47 (95% CI: 1.33–1.63). Conclusion This review and meta‐analysis highlighted a concerning higher relative cancer‐specific mortality risk for patients with preexisting SMD. These findings underscore the need for integrated healthcare approaches addressing both cancer treatment and mental health to improve outcomes for this vulnerable population.
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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 | 0,015 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».