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Enregistrement W2028586836 · doi:10.1097/yct.0b013e3181f665cd

Effect of Closing Facilities on Electroconvulsive Therapy Use in Glasgow

2011· article· en· W2028586836 sur OpenAlexaff
Mark McAllister, Jim Crabb, Dallas Brodie, Rajeev Krishnadas

Notice bibliographique

RevueJournal of Ect · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElectroconvulsive Therapy Studies
Établissements canadiensSelkirk College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroconvulsive therapyMedicineRetrospective cohort studyConfoundingDemographyPediatricsPsychiatrySurgeryInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: : To assess the effect of closure of electroconvulsive therapy (ECT) centers on ECT use. Electroconvulsive therapy remains a recommended and effective treatment for mental disorders. Declining rates of ECT use in the United Kingdom have been observed over the last 20 years with anecdotal observations that use has declined as the result of centralization of provision. In Glasgow, there have been site closures in the north with no such rationing taking place in the south. METHODS: : A naturalistic retrospective survey of the number of ECT courses commenced each year in Glasgow, with a comparison made between the north and the south of the city. Data were available from 1996 to 2008. RESULTS: : Our analysis showed no change in the mean number of ECT courses commenced in southern Glasgow (period 1, 42.25; period 2, 41.83; period 3, 31; F = 1.369; P = 0.298). There was a significant reduction in the mean number of ECT treatments commenced in northern Glasgow (period 1, 91.25; period 2, 51; period 3, 33.33; F = 10.06; P = 0.04). CONCLUSIONS: : In northern Glasgow, where there have been 2 site closures since 1996, ECT use has declined. This trend was not replicated in the south of the city. This would suggest that the closure of ECT centers does reduce the use of ECT. However, there may be a number of confounding variables that could not be factored into the analysis because of lack of available data.

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)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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