Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia affects nearly 300 000 Canadians, or almost 1% of the population, but Tony Cerenzia, president of the Schizophrenia Society of Canada, says it remains one of the most widely misunderstood and feared illnesses. “The lingering stigma associated with schizophrenia too often results in discrimination and, consequently, reluctance to seek appropriate treatment,” he says. The Internet is providing new ways to help break down some of the barriers facing these patients. One of the primary online sources of information is the Schizophrenia Society of Canada's own site (www.schizophrenia.ca), which offers resources for both the patient and professional, including access to various reports, studies and tools. There is an impressive list of vetted resources, along with a collection of contacts for FPs who treat schizophrenic patients. It includes names, telephone numbers and email addresses of people who are available to help manage patients with schizophrenia and related disorders across the country. Another useful Canadian resource is Internet Mental Health (www.mentalhealth.com), which is run by Vancouver-based psychiatrist Phillip Long. It provides information for patients, caregivers and health care professionals on a wide range of disorders, including schizophrenia. For those recently diagnosed with the illness, a good place to start is the US National Institute of Mental Health's site (www .nimh .nih .gov /publicat /schizoph .htm), which has a general introduction to the disease that is suitable for lay people. Finally, the CMA offers online resources for physicians and other health care providers. The Journal of Psychiatry & Neuroscience (www .cma.ca/jpn), published by the CMA, includes links to recent articles and research abstracts dealing with the treatment of schizophrenia. — Michael OReilly, ten.ylliero@ekim
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,697 | 0,515 |
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 ».