Premières identifications d’un profil traumatique chez des patients hospitalisés en psychiatrie en Martinique
Notice bibliographique
Résumé
The population hospitalised in psychiatry seems more exposed to traumatic events than the French general population, with particularly more sexual aggressions. The aim of this study is to describe the population hospitalised in psychiatry and more precisely the traumatic history of these patients, their comorbidities (mental diseases and addictions), and socio economical level. This descriptive, cross sectional and retrospective study took place in the Crisis Center in the University Hospital in Martinique (French West Indies), from February to July 2013. A socio-demographic information, the Mini International Neuropsychiatric Interview 5.0, the Trauma History Questionnaire and the Impact Events Scale-Revised were realised with 49 of the 143 patients admitted during this period (34.3%). In this population, we found a mean of 6.5 (standart-deviation=4.2) different types of traumatic event, with 38.8% patients reporting a natural disaster, and 38.8% declaring at least one sexual aggression. In the 25 patients suffering from post-traumatic stress disorder, 66.7% underwent a sexual aggression, significatively during childhood (before 10 years old, P=0.01), and during adolescence (between 10 to 18 years old, P=0.01). These results underline the importance of a systematic screening of the traumatic profile: the characteristics of the traumatic events and its clinical impact.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».