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Enregistrement W2071725905 · doi:10.1080/00048670701332284

Early Psychosis in Rural Areas

2007· review· en· W2071725905 sur OpenAlexaff
Mark Welch, Twilla Welch

Notice bibliographique

RevueAustralian & New Zealand Journal of Psychiatry · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensGlenrose Rehabilitation HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosisRural areaEarly psychosisPsychologySystematic reviewPsychiatryService delivery frameworkMedicineService (business)MEDLINEPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early psychosis (EP), in which the terms first-episode psychosis or first-break psychosis are also considered, is an area of developing research intensity. Although it is apparent that considerable progress has been made in establishing best practice criteria and protocols for EP in general, the particular issues pertaining to rural areas have not received the same attention. The purpose of the present study was to conduct a systematic review of the literature of early psychosis programmes, initiatives and research in rural areas in order to help establish the best available evidence. The authors conducted a systematic search of major electronic databases, based on the NHMRC hierarchy of evidence, an established scale, for identified early psychosis cross-referenced with multiple rural terms, between the years 1995 and 2005. A total of 637 articles met the initial search criteria; 206 were identified as having primary significance; three dealt specifically with rural areas. There is a paucity of research findings or published literature concerning the specific needs or characteristics of early psychosis practice or service delivery in rural areas. A number of inferences and suggestions for further research, investigations and policy directions are put forward for consideration.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,329 · 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
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

Citations16
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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