Abstract 087: Postdiagnostic Anxiety and Depression Increase Rupture Risk but Reduce Preventive Treatment in Unruptured Intracranial Aneurysms: A Multi‐national Multi‐institutional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose The impact of postdiagnostic development of anxiety and depression on management decisions and outcomes in patients with unruptured intracranial aneurysms (UIAs) is underexplored, despite their high prevalence. We aimed to assess the relationship between these conditions and treatment choices, rupture rates, mortality, and healthcare utilization using a large, multi‐institutional database. Methods This retrospective cohort study utilized electronic health records from the TriNetX Global Collaborative Network (2015‐2025) to identify adult patients (18‐80 years) with documented UIAs. We created two cohorts based on presence/absence of anxiety and/or depression diagnoses developing after unruptured aneurysm diagnosis but before rupture events, excluding patients with pre‐existing psychiatric conditions or post‐rupture symptoms. We conducted 1:1 propensity score matching based on demographics (age, sex, race/ethnicity), comorbidities (hypertension, diabetes, hyperlipidemia, obesity, smoking), and neuroimaging patterns (CT, CTA, MRA). Primary outcomes included endovascular treatment rates, aneurysm rupture, all‐cause mortality, and psychiatric medication utilization. Secondary analyses examined medication adherence (proportion of days covered), specific psychiatric diagnoses, medication classes, treatment timing, and healthcare utilization patterns. Statistical methods included Kaplan‐Meier survival analysis, Cox proportional hazards regression, and multivariable modeling with subgroup analyses by diagnosis type, comorbidity burden, and medication adherence levels. Results After propensity score matching, 14,915 patient pairs were included with balanced baseline characteristics. Patients with anxiety/depression had significantly higher endovascular treatment rates (4.8% vs. 4.1%, P=0.016), aneurysm rupture (3.8% vs. 2.5%, P<0.001), and all‐cause mortality (8.1% vs. 5.1%, P<0.001) over median follow‐up of 1,045 vs. 579 days. Despite 52% higher rupture rates, psychiatric patients received less preventive treatment (1.6% vs. 2.0%, P<0.05), though equivalent emergency treatment rates (85% both groups). Multivariable Cox regression confirmed anxiety/depression as independent mortality predictor (HR 1.31, 95% CI 1.19‐1.43). Clear dose‐response relationships emerged between medication adherence and mortality: low adherence (HR 1.56, 95% CI 1.30‐1.87), moderate adherence (HR 1.34, 95% CI 1.12‐1.60), high adherence (HR 1.18, 95% CI 1.01‐1.38). Mortality risk varied by diagnosis: major depressive disorder (HR 1.38, 95% CI 1.19‐1.60), mixed anxiety/depression (HR 1.36, 95% CI 1.15‐1.61), generalized anxiety disorder (HR 1.25, 95% CI 1.08‐1.44). Benzodiazepine users had highest mortality risk (HR 1.45, 95% CI 1.20‐1.75) versus SSRIs (HR 1.18, 95% CI 0.98‐1.42, non‐significant). Treatment delays were longer (median 136 vs. 98 days, P=0.003). Healthcare utilization increased substantially: hospitalizations (26.0% vs. 19.0%, OR 1.50), emergency visits (38.0% vs. 29.0%, OR 1.49), annual outpatient visits (12.6 vs. 8.4, difference 4.2). Psychiatric medication utilization was 58.1% vs. 17.7% (RR 3.28). Sensitivity analyses with alternative matching methods confirmed robustness of findings. Conclusion Anxiety and depression developing after UIA diagnosis significantly increase rupture risk and mortality. Despite elevated risk, these patients receive less preventive treatment, highlighting critical management gaps. Findings underscore the need for integrated psychiatric care, systematic mental health screening, and improved preventive treatment access in UIA management.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».