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Enregistrement W1873772881

Structured approach to patients with memory difficulties in family practice.

2013· article· en· W1873772881 sur OpenAlexaffabout
Linda Lee, W. Wayne Weston, George Heckman, Micheline Gagnon, F. Joseph Lee, Scott Sloka

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensCentre for Family Medicine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaCognitionEpisodic memoryMedicineMemory clinicMedical diagnosisDeliriumMemory impairmentPsychiatryClinical psychologyPsychologyCognitive impairmentDisease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To provide family physicians with a structured approach to patients presenting with memory difficulties. SOURCES OF INFORMATION: The approach is based on an accredited memory clinic training program developed by the Centre for Family Medicine Memory Clinic in partnership with the Ontario College of Family Physicians. MAIN MESSAGE: Use of a structured clinical reasoning approach can assist physicians in achieving an accurate diagnosis in patients presenting with memory difficulties. Delirium, depression, and reversible causes need to be excluded, followed by differentiation among normal cognitive aging, mild cognitive impairment, and dementia. Obtaining collateral history and accurate functional assessment are critical. Common forms of dementia can be clinically differentiated by the order in which symptoms appear and by how cognitive deficits evolve over time. Typically, early signs of Alzheimer dementia involve impairment in episodic memory, whereas dementia involving predominantly vascular causes might present with early loss of executive function and relatively preserved episodic memory. Frontotemporal dementia and Lewy body spectrum disorders might have early loss of executive function and visuospatial function, as well as characteristic clinical features. CONCLUSION: A clinical reasoning approach can help physicians achieve early, accurate diagnoses that can guide appropriate management and improve care for patients with memory difficulties.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations16
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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