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Enregistrement W1579137834 · doi:10.3928/00485713-20060101-09

Challenges in Differentiating and Diagnosing Psychotic Depression

2006· article· en· W1579137834 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Annals · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychiatryDepression (economics)RothschildMedicineMental healthPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<P>Major depression with psychotic features (MD-Psy), a disorder with considerable morbidity and mortality, is more common than is generally realized and is encountered frequently in clinical practice. Although studies conducted in both inpatient and outpatient settings have estimated that 16% to 54% of adults with depression are also psychotic, MD-Psy often is not diagnosed accurately because the psychosis may be subtle, intermittent, or concealed leading to a misdiagnosis of nonpsychotic depression.</P> <H4>ABOUT THE AUTHORS</H4> <P>Dr. Rothschild is Irving S. and Betty Brudnick Professor of Psychiatry, Department of Psychiatry, University of Massachusetts Medical School, Worcester, MA. Dr. Mulsant is professor of psychiatry, Western Psychiatric Institute and Clinic, Department of Psychiatry, University of Pittsburgh School of Medicine, Pittsburgh, PA; clinical director, Geriatric Mental Health Program, Centre for Addiction and Mental Health, Toronto, and professor, Department of Psychiatry, University of Toronto. Dr. Meyers is professor of psychiatry, Department of Psychiatry, Weill Medical College of Cornell University and New York Presbyterian Hospital, Westchester, NY. Dr. Flint is professor, Department of Psychiatry, University of Toronto, and head, Geriatric Psychiatry Program, University Health Network, Toronto, Ontario, Canada; the Geriatric Program and Research Institute, Toronto Rehabilitation Institute, Toronto; and the Toronto General Research Institute, Toronto.</P> <P>Address reprint requests to: Anthony J. Rothschild, MD, University of Massachusetts Medical School, 361 Plantation Street, Worcester, MA 01605; or e-mail <a href="mailto:rothscha@ummhc.org">rothscha@ummhc.org</a>.</P> <P>Dr. Rothschild disclosed relevant financial relationships with Lilly and Pfizer. Dr. Mulsant disclosed relevant financial relationships with Pfizer, Eli Lilly, Forest/Lundbeck, AstraZeneca, Janssen, and Alkermes. Dr. Flint disclosed a relevant financial relationship with Pfizer Canada. Dr. Meyers disclosed no relevant financial relationships. </P> <P>This research was supported in part by National Institutes of Mental Health grants MH 62518, MH 62446, MH 62565, and MH 62624 and the Irving S. and Betty Brudnick Endowed Chair in Psychiatry, University of Massachusetts Medical School.</P>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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