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Enregistrement W1967473350 · doi:10.2190/pm.41.3.c

Schizophrenia: Medical Illness, Mortality, and Aging

2011· review· en· W1967473350 sur OpenAlexaff
David Casey, Mercedes M. Rodriguez, Colleen J. Northcott, Garry M. Vickar, Lina Shihabuddin

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Psychiatry in Medicine · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)Context (archaeology)PsychiatryMedicineDiseaseQuality of life (healthcare)MEDLINEPsychosisLife spanGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Schizophrenia is a devastating and common psychiatric disorder which is associated with a high degree of medical morbidity and reduced life span in addition to psychosis. In this article, these problems will be discussed in the context of schizophrenia and aging. METHOD: The recent literature was reviewed using Pubmed, Medline, and Google scholar with the search terms "schizophrenia, aging, medical problems." RESULTS: Schizophrenia is associated with significant medical morbidity and mortality. Diabètes and cardiovascular disease, along with smoking and obesity, are over-represented and contribute to reduced quality of life and life span. Schizophrenics often receive poor medical care. CONCLUSIONS: The impacts of schizophrenia on physical health and successful aging have been underestimated. Psychiatrists and primary care physicians need to address the overlapping medical and psychiatric aspects of the disorder while the medical care system for these patients requires a much higher degree of coordination than is currently available.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations50
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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