[Disorders related to traumatic events. Screening and treatment].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To educate family physicians about screening, diagnosis, and treatment of psychological disorders related to traumatic events. QUALITY OF EVIDENCE: PsycLIT, PsychINFO, PILOTS, and MEDLINE databases were searched from January 1985 to December 2000 using the terms "acute stress disorder," "posttraumatic stress disorder," "traumatic stress," "psychotherapy," "psychosocial treatment," "treatment," and "pharmacotherapy." Recommendations concerning treatment of acute stress disorder (ASD) and posttraumatic stress disorder (PTSD) are based on evidence from trials of the highest quality. Conclusions about assessment and diagnosis are based on the most recent epidemiologic studies, consensus, and expert opinion. MAIN MESSAGE: Very often, ASD and PTSD are underdiagnosed and undertreated. Family physicians are likely to see patients suffering from these disorders. Early screening in primary care is a function of active listening; warm, safe patient-physician relationships; and careful examination of difficulties related to traumatic events. Ideally, patients with either ASD or PTSD should be referred to a specialist. If a specialist is unavailable, family physicians can offer support and prescribe medication to address patients' symptoms. CONCLUSION: Family physicians can help identify and treat patients presenting with disorders related to traumatic events.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».