People with severe mental illness (SMI) – schizophrenia, bipolar disorder and major depressive disorder – appear at risk for cardiovascular disease (CVD), but a comprehensive meta‐analysis is lacking. We conducted a large‐scale meta‐analysis assessing the prevalence and incidence of CVD; coronary heart disease; stroke, transient ischemic attack or cerebrovascular disease; congestive heart failure; peripheral vascular disease; and CVD‐related death in SMI patients (N=3,211,768) versus controls (N=113,383,368) (92 studies). The pooled CVD prevalence in SMI patients (mean age 50 years) was 9.9% (95% CI: 7.4‐13.3). Adjusting for a median of seven confounders, patients had significantly higher odds of CVD versus controls in cross‐sectional studies (odds ratio, OR=1.53, 95% CI: 1.27‐1.83; 11 studies), and higher odds of coronary heart disease (OR=1.51, 95% CI: 1.47‐1.55) and cerebrovascular disease (OR=1.42, 95% CI: 1.21‐1.66). People with major depressive disorder were at increased risk for coronary heart disease, while those with schizophrenia were at increased risk for coronary heart disease, cerebrovascular disease and congestive heart failure. Cumulative CVD incidence in SMI patients was 3.6% (95% CI: 2.7‐5.3) during a median follow‐up of 8.4 years (range 1.8‐30.0). Adjusting for a median of six confounders, SMI patients had significantly higher CVD incidence than controls in longitudinal studies (hazard ratio, HR=1.78, 95% CI: 1.60‐1.98; 31 studies). The incidence was also higher for coronary heart disease (HR=1.54, 95% CI: 1.30‐1.82), cerebrovascular disease (HR=1.64, 95% CI: 1.26‐2.14), congestive heart failure (HR=2.10, 95% CI: 1.64‐2.70), and CVD‐related death (HR=1.85, 95% CI: 1.53‐2.24). People with major depressive disorder, bipolar disorder and schizophrenia were all at increased risk of CVD‐related death versus controls. CVD incidence increased with antipsychotic use (p=0.008), higher body mass index (p=0.008) and higher baseline CVD prevalence (p=0.03) in patients vs. controls. Moreover, CVD prevalence (p=0.007), but not CVD incidence (p=0.21), increased in more recently conducted studies. This large‐scale meta‐analysis confirms that SMI patients have significantly increased risk of CVD and CVD‐related mortality, and that elevated body mass index, antipsychotic use, and CVD screening and management require urgent clinical attention.

Assessing the quality of studies in meta-analyses: Advantages and limitations of the Newcastle Ottawa Scale

There is increasing academic and clinical interest in how “lifestyle factors” traditionally associated with physical health may also relate to mental health and psychological well‐being. In response, international and national health bodies are producing guidelines to address health behaviors in the prevention and treatment of mental illness. However, the current evidence for the causal role of lifestyle factors in the onset and prognosis of mental disorders is unclear. We performed a systematic meta‐review of the top‐tier evidence examining how physical activity, sleep, dietary patterns and tobacco smoking impact on the risk and treatment outcomes across a range of mental disorders. Results from 29 meta‐analyses of prospective/cohort studies, 12 Mendelian randomization studies, two meta‐reviews, and two meta‐analyses of randomized controlled trials were synthesized to generate overviews of the evidence for targeting each of the specific lifestyle factors in the prevention and treatment of depression, anxiety and stress‐related disorders, schizophrenia, bipolar disorder, and attention‐deficit/hyperactivity disorder. Standout findings include: a) convergent evidence indicating the use of physical activity in primary prevention and clinical treatment across a spectrum of mental disorders; b) emerging evidence implicating tobacco smoking as a causal factor in onset of both common and severe mental illness; c) the need to clearly establish causal relations between dietary patterns and risk of mental illness, and how diet should be best addressed within mental health care; and d) poor sleep as a risk factor for mental illness, although with further research required to understand the complex, bidirectional relations and the benefits of non‐pharmacological sleep‐focused interventions. The potentially shared neurobiological pathways between multiple lifestyle factors and mental health are discussed, along with directions for future research, and recommendations for the implementation of these findings at public health and clinical service levels.

To investigate the prevalence and risk factors for poor mental health of Chinese university students during the Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) pandemic.Chinese nation-wide on-line cross-sectional survey on university students, collected between February 12th and 17th, 2020. Primary outcome was prevalence of clinically-relevant posttraumatic stress disorder symptoms. Secondary outcomes on poor mental health included prevalence of clinically-relevant anxiety and depressive symptoms, while posttraumatic growth was considered as indicator of effective coping reaction.Of 2,500 invited Chinese university students, 2,038 completed the survey. Prevalence of clinically-relevant PTSD, anxiety, and depressive symptoms, and post traumatic growth (PTG) was 30.8, 15.5, 23.3, and 66.9% respectively. Older age, knowing people who had been isolated, more ACEs, higher level of anxious attachment, and lower level of resilience all predicted primary outcome (all p < 0.01).A significant proportion of young adults exhibit clinically relevant posttraumatic stress disorder (PTSD), anxious or depressive symptoms, but a larger portion of individuals showed to effectively cope with COVID-19 pandemic. Interventions promoting resilience should be provided, even remotely, to those subjects with specific risk factors to develop poor mental health during COVID-19 or other pandemics with social isolation.

Mental disorders frequently begin in childhood or adolescence. Psychotropic medications have various indications for the treatment of mental dis-orders in this age group and are used not infrequently off-label. However, the adverse effects of these medications require special attention during developmentally sensitive periods of life. For this meta-review, we systematically searched network meta-analyses and meta-analyses of randomized controlled trials (RCTs), individual RCTs, and cohort studies reporting on 78 a priori selected adverse events across 19 categories of 80 psychotropic medications - including antidepressants, antipsychotics, anti-attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) medications and mood stabilizers - in children and adolescents with mental disorders. We included data from nine network meta-analyses, 39 meta-analyses, 90 individual RCTs, and eight cohort studies, including 337,686 children and adolescents. Data on ≥20% of the 78 adverse events were available for six antidepressants (sertraline, escitalopram, paroxetine, fluoxetine, venlafaxine and vilazodone), eight antipsychotics (risperidone, quetiapine, aripiprazole, lurasidone, paliperidone, ziprasidone, olanzapine and asenapine), three anti-ADHD medications (methylphenidate, atomoxetine and guanfacine), and two mood stabilizers (valproate and lithium). Among these medications with data on ≥20% of the 78 adverse events, a safer profile emerged for escitalopram and fluoxetine among antidepressants, lurasidone for antipsychotics, methylphenidate among anti-ADHD medications, and lithium among mood stabilizers. The available literature raised most concerns about the safety of venlafaxine, olanzapine, atomoxetine, guanfacine and valproate. Nausea/vomiting and discontinuation due to adverse event were most frequently associated with antidepressants; sedation, extrapyramidal side effects, and weight gain with antipsychotics; anorexia and insomnia with anti-ADHD medications; sedation and weight gain with mood stabilizers. The results of this comprehensive and updated quantitative systematic meta-review of top-tier evidence regarding the safety of antidepressants, antipsychotics, anti-ADHD medications and mood stabilizers in children and adolescents can inform clinical practice, research and treatment guidelines.

Decades of research have revealed numerous risk factors for mental disorders beyond genetics, but their consistency and magnitude remain uncer­tain. We conducted a “meta‐umbrella” systematic synthesis of umbrella reviews, which are systematic reviews of meta‐analyses of individual studies, by searching international databases from inception to January 1, 2021. We included umbrella reviews on non‐purely genetic risk or protective factors for any ICD/DSM mental disorders, applying an established classification of the credibility of the evidence: class I (convincing), class II (highly suggestive), class III (suggestive), class IV (weak). Sensitivity analyses were conducted on prospective studies to test for temporality (reverse causation), TRANSD criteria were applied to test transdiagnosticity of factors, and A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews (AMSTAR) was employed to address the quality of meta‐analyses. Fourteen eligible umbrella reviews were retrieved, summarizing 390 meta‐analyses and 1,180 associations between putative risk or protective factors and mental disorders. We included 176 class I to III evidence associations, relating to 142 risk/protective factors. The most robust risk factors (class I or II, from prospective designs) were 21. For dementia, they included type 2 diabetes mellitus (risk ratio, RR from 1.54 to 2.28), depression (RR from 1.65 to 1.99) and low frequency of social contacts (RR=1.57). For opioid use disorders, the most robust risk factor was tobacco smoking (odds ratio, OR=3.07). For non‐organic psychotic disorders, the most robust risk factors were clinical high risk state for psychosis (OR=9.32), cannabis use (OR=3.90), and childhood adversities (OR=2.80). For depressive disorders, they were widowhood (RR=5.59), sexual dysfunction (OR=2.71), three (OR=1.99) or four‐five (OR=2.06) metabolic factors, childhood physical (OR=1.98) and sexual (OR=2.42) abuse, job strain (OR=1.77), obesity (OR=1.35), and sleep disturbances (RR=1.92). For autism spectrum disorder, the most robust risk factor was maternal overweight pre/during pregnancy (RR=1.28). For attention‐deficit/hyperactivity disorder (ADHD), they were maternal pre‐pregnancy obesity (OR=1.63), maternal smoking during pregnancy (OR=1.60), and maternal overweight pre/during pregnancy (OR=1.28). Only one robust protective factor was detected: high physical activity (hazard ratio, HR=0.62) for Alzheimer’s disease. In all, 32.9% of the associations were of high quality, 48.9% of medium quality, and 18.2% of low quality. Transdiagnostic class I‐III risk/protective factors were mostly involved in the early neurodevelopmental period. The evidence‐based atlas of key risk and protective factors identified in this study represents a benchmark for advancing clinical characterization and research, and for expanding early intervention and preventive strategies for mental disorders.

Suicide is a leading cause of death worldwide. Identifying factors associated with suicidality (suicidal ideation [SI]/suicidal behavior) could increase our understanding of the pathophysiological underpinnings of suicide and improve its prevention.We conducted a systematic review (PubMed/PsycInfo/Cochrane databases, up to September 2020) and random-effect meta-analysis including observational studies comparing peripheral C-reactive protein (CRP) levels in suicidal versus non-suicidal patients affected by any psychiatric disorder and healthy controls (HC). Primary outcome was the CRP standardized mean difference (SMD) between patients with high suicidality versus those with absent or low suicidality. Secondary outcomes were SMD of CRP levels between those with suicide attempt versus no suicide attempt, as well as between those with (high) versus low or absent SI. Quality of included studies was measured with Newcastle-Ottawa scale.Out of initial 550 references, 21 observational studies involving 7682 subjects (7445 with mood disorders or first-episode psychosis, 237 HC) were included. A significant association of CRP levels with suicidality (SMD 0.688, 95% CI 0.476-0.9, p < 0.001) emerged. CRP levels were higher in individuals with high SI (SMD 1.145, 95% CI 0.273-2.018, p = 0.010) and in those with suicide attempt (SMD 0.549, 95%CI 0.363-0.735, p < 0.001) than non-suicidal individuals (either patients or HC). Main analyses were confirmed in sensitivity analysis (removing HC), and after adjusting for publication bias. The cross-sectional design of included studies, and the high heterogeneity of diagnosis and treatment limit the generalizability of these results. Median quality of included studies was high.CRP is associated with higher suicidality in patients with mental disorders. Large cohort studies longitudinally monitoring CRP levels are needed to explore its longitudinal association with suicidality.

The training of mental health professionals is an important component of suicide-prevention programs. A cross-sectional survey was conducted in different Italian regions to evaluate knowledge of, and attitudes toward, suicide as well as the experience of a patient’s suicide or a suicide attempt in early career psychiatrists (ECPs) and trainees (N = 338). The Suicide Knowledge and Skills Questionnaire and the Impact of a Patient’s Suicide on Professional and Personal Lives scale were administered. Furthermore, symptoms of intrusion, avoidance, and arousal were examined through the Impact of Event Scale in ECPs and trainees who had experienced the suicide of a patient or a suicide attempt. Participants with training were more confident in the clinical management of suicide-risk patients. The group with experience of a patient’s suicide reported more suicide skills except for support and supervision. Finally, the participants who reported a patient’s suicide presented a more conservative patient selection, difficulties in relationships, loss of self-esteem, dreams linked to suicide, intrusive thoughts of suicide, guilt, and anger. Our results show that knowledge of, and attitudes toward, suicide are essential in the management of suicide-risk patients.

Abstract To be relevant to healthcare systems, the clinical high risk for psychosis (CHR-P) concept should denote a specific (i.e., unique) clinical population and provide useful information to guide the choice of intervention. The current study applied network analyses to examine the clinical specificities of CHR-P youths compared to general help-seekers and non–CHR-P youth. 146 CHR-P (mean age = 14.32 years) and 103 non–CHR-P (mean age = 12.58 years) help-seeking youth were recruited from a neuropsychiatric unit and assessed using the Structured Interview for Psychosis-Risk Syndromes, Children’s Depression Inventory, Multidimensional Anxiety Scale for Children, Global Functioning: Social, Global Functioning: Role, and Wechsler Intelligence Scale for Children/Wechsler Adult Intelligence Scale. The first network structure comprised the entire help-seeking sample (i.e., help-seekers network), the second only CHR-P patients (i.e., CHR-P network), and the third only non–CHR-P patients (i.e., non–CHR-P network). In the help-seekers network, each variable presented at least one edge. In the CHR-P network, two isolated “archipelagos of symptoms” were identified: (a) a subgraph including functioning, anxiety, depressive, negative, disorganization, and general symptoms; and (b) a subgraph including positive symptoms and the intelligence quotient. In the non–CHR-P network, positive symptoms were negatively connected to functioning, disorganization, and negative symptoms. Positive symptoms were less connected in the CHR-P network, indicating a need for specific interventions alongside those treating comorbid disorders. The findings suggest specific clinical characteristics of CHR-P youth to guide the development of tailored interventions, thereby supporting the clinical utility of the CHR-P concept.