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Enregistrement W1594740445 · doi:10.1590/s0104-07072012000500019

Comorbilidad entre el distrés psicologico y el abuso de drogas en pacientes en centros de tratamiento, en la ciudad de Leon - Nicaragua: implicaciones para políticas y programas

2012· article· es· W1594740445 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueTexto & Contexto - Enfermagem · 2012
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthSchizophrenia (object-oriented programming)Scale (ratio)Mental disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La presencia de trastornos de salud mental y consumo de drogas ambos se conocen como comorbilidad. Este estudio tuvo como objetivo determinar la prevalencia de la comorbilidad entre el distrés psicológico y el abuso/dependencia de drogas en pacientes de Centros de tratamiento en León, Nicaragua. La mayoría de participantes del estudio eran hombres y 68.5% eran menor de 40 años, solteros (58.5%), con bajo nivel de educación, trabajo de forma autónoma (51.2%), y 41.5% viven con su madre biológica. El 65.9% de los pacientes llegaron al centro por cuenta propia. Las drogas más consumida fueron alcohol, marihuana y crack (59.7%, 58.2% y 53.7%). Los trastornos concurrente más comunes fueron, ansiedad (29.3%), depresión (24.1%), esquizofrenia 9.8% y trastorno bipolar 2,4% y según la escala de Kessler K-10, el 56% de los participantes fueron diagnosticados con distrés psicológico severo. Según la escala de APGAR-familiar, el 26% percibieron familias como disfuncionales.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,280 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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