Approach to hoarding in family medicine: beyond reality television.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the presentation of hoarding and provide basic management approaches and resources for family physicians. SOURCES OF INFORMATION: PubMed was searched from 2001 to May 2011. The MeSH term hoarding was used to identify research and review articles related to the neuropsychological aspects of hoarding and its diagnosis and treatment. MAIN MESSAGE: Hoarding is often a hidden issue in family medicine. Patients with hoarding problems often present with a sentinel event such as a fall or residential fire. Although hoarding is traditionally associated with obsessive-compulsive disorder, patients more commonly have secondary organic disease associated with hoarding behaviour or have hoarding in absence of substantial compulsive traits. Hoarding disorder is expected to be included in the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th edition. Management is best provided by a multidisciplinary approach when possible, and an increasing number of centres provide programs to improve symptoms or to reduce harm. Pharmacologic management has been shown to be of some help for treating secondary causes. In the elderly, conditions such as dementia, depression, and substance abuse are commonly associated with hoarding behaviour. Attempts should be made to keep patients in their homes whenever possible, but an assessment of capacity should guide the approach taken. CONCLUSION: Hoarding is more common than family physicians realize. If hoarding is identified, local resources should be sought to assist in management. Assessment and treatment of underlying causes should be initiated when secondary causes are found. It is expected that primary hoarding will be a new diagnosis in the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th edition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».