Diagnostic Stability of Psychiatric Disorders in Re-Admitted Psychiatric Patients in Kerman, Iran
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies have evaluated the stability of psychiatric diagnosis follow in readmission of patients in psychiatric hospitals. However, there is little data concerning this matter from Iran. This study is designed to evaluate this diagnostic stability of the commonest psychiatric disorders in Iran. OBJECTIVES: The objective of this study was to determine the long-term diagnostic stability of the most prevalent psychiatric disorders among re-admitted patients at the Shahid Beheshti teaching hospital in Kerman, Iran. PATIENTS &METHODS: This study was based on 485 adult patients re-admitted at the Shahid Beheshti hospital between July and November 2012.All of the diagnoses were made according to DSM IV TR.Prospective and retrospective consistency and the ratio of patients who were obtained a diagnosis in at least 75%, 100% of the admissions were calculated. RESULTS: The most frequent diagnoses at the first admission were bipolar disorder (48.5%) and Major depressive disorder (18.8%). The most stable diagnosis was bipolar disorder (71% prospective consistency, 69.4% retrospective consistency). Schizoaffective disorder had the greatest diagnostic instability (28.5% prospective consistency, 16.6% retrospective consistency). CONCLUSIONS: Among the cases evaluated, bipolar disorder had the most stability in diagnosis and the stability of schizoaffective disorder was poor.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».