Clinical findings of the second 1000 UK Gulf War Veterans who attended the Ministry of Defence’s Medical Assessment Programme
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the diagnoses made in the second 1000 veterans of the Gulf conflict 1990-91 seen in the Ministry of Defence's Gulf Veterans' Medical Assessment Programme and to determine the main conditions related to Gulf service. DESIGN: Case series of 1000 consecutive Gulf veterans who presented to the programme between 25 February 1997 and 19 February 1998. SUBJECTS: Gulf War veterans. MAIN OUTCOME MEASURES: Assessment of the patient's health status. Diagnosis of medical and psychiatric conditions using ICD-10. RESULTS: 204 patients were unwell. 309 patients had organic disease, of whom 248 were well, 252 had psychiatric conditions which remained active in 173. The remaining 79, now well, had had psychiatric disorders following Gulf service. The principal psychiatric diagnosis was post traumatic stress disorder and the majority arose as a result of Gulf service. CONCLUSION: 796 (80%) veterans were well. There were 309 (31%) patients with organic disease. 252 (25%) veterans had psychiatric conditions of which 173 (69%) had an active diagnosed disorder and post traumatic stress disorder was the predominant condition. The pattern of disease is similar to that seen in NHS practice. We found, like others, no evidence to support a unique Gulf War syndrome. Post conflict illnesses have many common features.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».