Effects of Full-Moon Definition on Psychiatric Emergency Department Presentations
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. The lunar cycle is believed to be related to psychiatric episodes and emergency department (ED) admissions. This belief is held by both mental health professionals and the general population. Previous studies analyzing the lunar effect have yielded inconsistent results.Methods. ED records from two tertiary care hospitals were used to assess the impact of three different definitions of the full-moon period, commonly found in the literature. The full-moon definitions used in this study were 6 hours before and 6 hours after the full moon (a 12-hour model); 12 hours before and 12 hours after the full moon (a 24-hour model); and 24 hours before and after the day of the full moon (a 3-day model).Results. Different significant results were found for each full-moon model. Significantly fewer patients with anxiety disorders presented during the 12-hour and 24-hour models; however, this was not true of the 3-day model. For the 24-hour model, significantly, more patients presented with a diagnosis of personality disorders. Patients also presented with more urgent triage scores during this period. In the 3-day model, no significant differences were found between the full-moon presentations and the non-full-moon presentations.Conclusions. The discrepancies in the findings of full moon studies may relate to different definitions of “full moon.” The definition of the “full moon” should be standardized for future research.
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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 | 0,004 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».