संक्षेप में
- घटना पुरुषों में अधिक होती है (जोखिम अनुपात ≈ 1.3–1.5)।
- प्रचलन ≈ 1 : 1 है क्योंकि महिलाएं इस विकार को बाद में विकसित करती हैं और इसके साथ अधिक समय तक जीवित रहती हैं।
- जातीय अंतर लिंग अंतर से बड़े हैं: यूके में ब्लैक कैरेबियन घटना ≈ 9 × व्हाइट; माओरी प्रचलन ≈ 3 × गैर-माओरी; दूरस्थ आदिवासी ऑस्ट्रेलियाई ≈ राष्ट्रीय औसत का 2 ×।
- एशियाई वंश समूह आमतौर पर व्हाइट आधार रेखाओं से नीचे होते हैं; हिस्पैनिक डेटा समानता के करीब क्लस्टर करता है।
- नीचे दी गई तालिकाएं बड़े मेटा-विश्लेषणों, राष्ट्रीय रजिस्टरों और पहले-एपिसोड अध्ययनों (जहां तक संभव हो 2010 के बाद) से कच्चे आंकड़े संकलित करती हैं।
1 | लिंग भिन्नताएं: डेटा#
मेट्रिक | पुरुष | महिला | पुरुष : महिला | प्रमुख स्रोत |
---|---|---|---|---|
वैश्विक मध्य घटना | 15 / 100,000 वर्ष | 11 / 100,000 वर्ष | 1.4 | Aleman 20031 |
वैश्विक बिंदु प्रचलन (GBD 2016) | 0.28 % | 0.28 % | 1.0 | IHME 20182 |
72 वर्ष तक जीवनकाल जोखिम (डेनमार्क) | 1.59 % | 1.17 % | 1.36 | Pedersen 20143 |
चीन मॉडल्ड प्रचलन | 0.37 % | 0.47 % | 0.79 | Charlson 20184 |
मुख्य पैटर्न: घटना पुरुषों की ओर झुकती है; प्रचलन 1 : 1 की ओर समतल होता है। अपवाद (जैसे, महिला-भारी चीन) अक्सर उच्च पुरुष अत्यधिक मृत्यु दर के साथ मेल खाते हैं।
2 | जातीय और नस्लीय भिन्नताएं: मुख्य निष्कर्ष#
देश / सेटिंग | समूह | घटना (/100 क वर्ष) | प्रचलन (%) | स्थानीय बहुमत के मुकाबले परिवर्तन | संदर्भ |
---|---|---|---|---|---|
यूके (ÆSOP) | व्हाइट ब्रिटिश | 7.2 | ~1 | 1 × | Kirkbride 20135 |
ब्लैक कैरेबियन | 70.7 | — | ≈ 9 × | 〃 | |
ब्लैक अफ्रीकन | 40.3 | — | ≈ 6 × | 〃 | |
दक्षिण एशियाई | 11.3 | — | 1.5 × (n.s.) | 〃 | |
यूएसए | व्हाइट | — | ~1 | 1 × | Bresnahan 20216 |
ब्लैक / अफ्रीकी-अमेरिकी | — | ~2 | ≈ 2 × | 〃 | |
हिस्पैनिक / लातीनी | — | ~1 | ≈ 1 × | 〃 | |
एशियाई-अमेरिकी | — | < 1 | ↓ | 〃 | |
न्यूजीलैंड | माओरी | — | 0.97 | ≈ 3 × गैर-माओरी के मुकाबले | Durie 20047 |
ऑस्ट्रेलिया (केप यॉर्क) | दूरस्थ आदिवासी | — | 1.7 | ≈ 2 × राष्ट्रीय औसत के मुकाबले | Heffernan 20178 |
बोल्ड आंकड़े सबसे बड़े देखे गए अत्यधिक मामलों को चिह्नित करते हैं। n.s. = उस अध्ययन में अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं है।
3 | ग्रैंड मैट्रिक्स (लिंग × जातीयता)#
जनसंख्या | प्रचलन % | घटना /100 क वर्ष | पुरुष : महिला | जातीय विरोधाभास |
---|---|---|---|---|
वैश्विक औसत | 0.28 | 15.2 | 1.4 | — |
डेनमार्क | संचयी जोखिम: ♂ 1.59 / ♀ 1.17 | — | 1.36 | — |
यूएसए – ब्लैक बनाम व्हाइट | 2 बनाम 1 | — | ~1.1 | 2 × |
यूके – ब्लैक कैरेबियन | — | 70.7 | लागू नहीं | 9 × व्हाइट के मुकाबले |
यूके – ब्लैक अफ्रीकन | — | 40.3 | लागू नहीं | 6 × व्हाइट के मुकाबले |
यूके – दक्षिण एशियाई | — | 11.3 | लागू नहीं | 1.5 × |
एनजेड – माओरी | 0.97 बनाम 0.32 | — | लागू नहीं | 3 × |
ऑस्ट्रेलिया – दूरस्थ आदिवासी | 1.7 बनाम 0.8 | — | ~2 | 2 × |
4 | क्यों घटना ≠ प्रचलन#
प्रचलन = घटना × औसत वर्षों की बीमारी
घटना
प्रति वर्ष नए निदान की गिनती करता है।
अवधि
यह कैप्चर करता है कि कोई व्यक्ति कितने समय तक जीवित रहता है और निदान मानदंडों को पूरा करता है।
उन्हें गुणा करें और आपको प्रचलन
मिलता है, वह स्नैपशॉट जिसे अधिकांश सामान्य स्रोत उद्धृत करते हैं।
लिंग-विशिष्ट लीवर#
- पुरुषों में पहले शुरुआत – पुरुषों में चरम शुरुआत ≈ 22 वर्ष बनाम महिलाओं में 26 वर्ष1।
- पुरुषों में उच्च समयपूर्व मृत्यु दर – खोए हुए जीवन-वर्ष ≈ 15.5 बनाम 119।
- महिलाओं में देर से शुरुआत का दूसरा शिखर – रजोनिवृत्ति के बाद के मामले 45 वर्ष की आयु के बाद महिला प्रचलन को ऊपर धकेलते हैं10।
एक अनुमान:
पुरुष: 18/100,000 वर्ष × 35 वर्ष ≈ 0.63 % महिला: 13/100,000 वर्ष × 45 वर्ष ≈ 0.59 %
समानता के करीब।
5 | सरल अंग्रेजी में विधियाँ#
- खोज विंडो: सहकर्मी-समीक्षित पत्र और WHO/GBD आउटपुट 2000–2024।
- समावेश: अध्ययन जिनमें ≥ 50,000 जनसंख्या आधार या राष्ट्रीय रजिस्टर; DSM-III+, DSM-IV, DSM-5, या ICD-10/11 निदान फ्रेम; स्पष्ट लिंग या जातीयता विभाजन।
- बहिष्करण: छोटे क्लिनिक नमूने, सुविधा समूह, या अध्ययन जो सिज़ोफ्रेनिया को जैविक मनोविकारों के साथ मिलाते हैं जब तक कि विश्लेषणात्मक रूप से अलग न किया गया हो।
- रिपोर्ट किए गए नंबर: बिंदु प्रचलन, अवधि प्रचलन (12-महीना), जीवनकाल रोग जोखिम, या पहले-एपिसोड घटना। जहां कई अनुमान मौजूद थे, सबसे हालिया उच्च-गुणवत्ता वाला आंकड़ा लिया गया।
- जातीयता लेबल: लेखक की शब्दावली बरकरार रखी गई (जैसे “ब्लैक कैरेबियन,” “माओरी”)। जहां आवश्यक हो, श्रेणियों को समरूप किया गया (जैसे यू.एस. जनगणना “ब्लैक या अफ्रीकी अमेरिकी”)।
6 | व्याख्या और चेतावनी (कोई अटकलें नहीं)#
- निदान मानदंड: आधुनिक अध्ययन DSM-III+, DSM-IV, DSM-5 या ICD-10/11 का उपयोग करते हैं। जब पहले के, सख्त मानदंडों को वर्तमान मानदंडों द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है तो देखे गए लिंग अनुपात में बदलाव औपचारिक रूप से प्रलेखित किए गए हैं11।
- रजिस्टर बनाम सर्वेक्षण: नॉर्डिक रजिस्टर केवल उपचारित मामलों को कैप्चर करते हैं; सामुदायिक सर्वेक्षण बिना इलाज वाली बीमारी को भी पकड़ सकते हैं।
- प्रवासन स्थिति: कई यूरोपीय अध्ययन विशेष रूप से अफ्रीकी मूल के पहले और दूसरे पीढ़ी के प्रवासियों में जोखिम में वृद्धि का अवलोकन करते हैं।
- मृत्यु दर पूर्वाग्रह: पुरुषों में (और कुछ अल्पसंख्यक समूहों में) उच्च अत्यधिक मृत्यु दर प्रचलन को घटना के सापेक्ष नीचे खींच सकती है।
- डेटा अंतराल: कई निम्न-आय वाले देशों में विश्वसनीय जातीय विभाजन की कमी है; इसलिए वैश्विक प्रचलन देश के भीतर विषमता को छुपाता है।
7 | अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न#
प्र. 1. यदि पुरुषों की घटना अधिक है, तो क्या हर आयु वर्ग में प्रचलन अधिक नहीं होना चाहिए?
उ. नहीं, जब तक कि जीवित रहने के अंतर पर विचार न किया जाए। पुरुषों की पहले शुरुआत जीवन के शुरुआती मामलों को जन्म देती है, लेकिन उनकी अधिक समयपूर्व मृत्यु दर और महिलाओं में अतिरिक्त देर से शुरुआत के मामले पूरे जनसंख्या स्नैपशॉट को संतुलित करते हैं।
प्र. 2. क्या यूके में बड़े जातीय अंतर कहीं और दोहराए जाते हैं?
उ. हां, हालांकि परिमाण भिन्न होते हैं। स्कैंडिनेवियाई रजिस्टर, डच नगरपालिका समूह, और कनाडाई अध्ययन अफ्रीकी या कैरेबियन मूल के प्रवासियों के बीच मेज़बान-राष्ट्र व्हाइट्स के मुकाबले 3–5 × अत्यधिक घटना की रिपोर्ट करते हैं।
प्र. 3. क्या निदान पूर्वाग्रह ब्लैक कैरेबियन 9 × आंकड़े की व्याख्या कर सकता है?
उ. मानकीकृत साक्षात्कार (SCID, नैदानिक मनोचिकित्सा के लिए अनुसूचियां) गलत वर्गीकरण को नियंत्रित करने के बाद भी ≥ 5 × अत्यधिक दिखाते हैं। पूर्वाग्रह योगदान देता है लेकिन अंतर को मिटाता नहीं है।
प्र. 4. क्या एशियाई वंश दर वास्तव में कम हैं या कम पता लगाई जाती हैं?
उ. दोनों कारक संभवतः संचालित होते हैं। महामारी विज्ञान पकड़ क्षेत्र सर्वेक्षण कम सच्ची घटना पाते हैं, लेकिन सांस्कृतिक मदद-खोज पैटर्न भी निदान में देरी कर सकते हैं।
प्र. 5. क्या लिंग घटना अंतर समय के साथ संकुचित हुआ है?
उ. भौतिक रूप से नहीं। 1990 के दशक से 2020 तक के मेटा-विश्लेषण पुरुष : महिला घटना अनुपात को लगभग 1.3–1.5 के आसपास स्थिर दिखाते हैं।
8 | फुटनोट्स#
9 | पूर्ण ग्रंथ सूची#
- Aleman, A., Kahn, R. S., & Selten, J.-P. (2003). Sex Differences in the Risk of Schizophrenia. Archives of General Psychiatry, 60(6), 565–571.
- Charlson, F. J. et al. (2018). Global Epidemiology and Burden of Schizophrenia. Psychological Medicine, 48(11), 1859–1870.
- GBD 2016 Schizophrenia Collaborators. (2018). Global, Regional, and National Burden of Schizophrenia. The Lancet Psychiatry, 5(12), 989–1023.
- Heffernan, E. B. et al. (2017). Prevalence of Mental Illness among Indigenous Australians in Remote Communities. Medical Journal of Australia, 207(4), 161–166.
- Hjorthøj, C., Stürup, A. E., McGrath, J. J., & Nordentoft, M. (2017). Years of Potential Life Lost and Life Expectancy in Schizophrenia. The Lancet Psychiatry, 4(4), 295–301.
- Kirkbride, J. B. et al. (2013). Incidence of Schizophrenia and Other Psychoses in England, 1950–2009. British Journal of Psychiatry, 202(1), 64–71.
- Pedersen, C. B. et al. (2014). Nationwide Lifetime Risk of Mental Disorders in Denmark. JAMA Psychiatry, 71(6), 573–581.
- Riecher-Rössler, A. (2016). Late Onset Schizophrenia—What Is Unique? Current Opinion in Psychiatry, 29(3), 201–205.
- Selten, J.-P., & Cantor-Graae, E. (2005). Social Defeat: Risk Factor for Schizophrenia? British Journal of Psychiatry, 187, 101–102.
- Durie, M. (2004). Māori Health and Mental Health. New Zealand Medical Journal, 117(1199), U1091.
- Bresnahan, M. et al. (2021). Race and Ethnicity in the Incidence of Psychotic Disorders. Psychiatry Research, 295, 113627.
Aleman, A., Kahn, R. S., & Selten, J.-P. “Sex Differences in the Risk of Schizophrenia.” Arch Gen Psychiatry 60 (2003): 565–571. ↩︎ ↩︎
GBD 2016 Schizophrenia Collaborators. “Global, Regional, and National Burden of Schizophrenia.” Lancet Psychiatry 5 (2018): 989–1023. ↩︎
Pedersen, C. B. et al. “Nationwide Lifetime Risk of Mental Disorders in Denmark.” JAMA Psychiatry 71 (2014): 573–581. ↩︎
Charlson, F. J. et al. “Global Epidemiology and Burden of Schizophrenia.” Psychol Med 48 (2018): 1859–1870. ↩︎
Kirkbride, J. B. et al. “Incidence of Schizophrenia and Other Psychoses in England, 1950–2009.” Br J Psychiatry 202 (2013): 64–71. ↩︎
Bresnahan, M. et al. “Race and Ethnicity in the Incidence of Psychotic Disorders.” Psychiatry Res 295 (2021): 113627. ↩︎
Durie, M. “Māori Health and Mental Health.” NZ Med J 117 (2004): U1091. ↩︎
Heffernan, E. B. et al. “Prevalence of Mental Illness among Indigenous Australians in Remote Communities.” Med J Aust 207 (2017): 161–166. ↩︎
Hjorthøj, C. et al. “Years of Potential Life Lost and Life Expectancy in Schizophrenia.” Lancet Psychiatry 4 (2017): 295–301. ↩︎
Riecher-Rössler, A. “Late Onset Schizophrenia—What Is Unique?” Curr Opin Psychiatry 29 (2016): 201–205. ↩︎
Castle, D. J. et al. “Gender Differences in Schizophrenia: Hormonal Effect or Subtype Effect?” Acta Psychiatr Scand 97 (1998): 17–24. ↩︎