To Medicate Or Not to Medicate, When Diagnosis Is In Question: Decision-Making in First Episode Psychosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This paper reports on a brief survey of clinicians' judgements when making treatment decisions in the context of diagnostic uncertainty. Specifically, attitudes and opinions were sought from practising consultant psychiatrists regarding two key areas of clinical decision-making in first episode psychosis (FEP), namely, when to initiate medication and, how long to continue treatment. METHOD: Interviews were conducted with consultant psychiatrists using a combination of structured and semi-structured questions that examined and explored pharmacological treatment decisions in FEP. RESULTS: Twenty-three consultant psychiatrists participated in the interviews. The threshold to initiate pharmacological treatment was lower when a risk to self or others is present, when symptoms are primarily positive, when the patient is in distress, or where there is a family history of mental illness. Atypical antipsychotics are routinely used as front-line medication in FEP and the choice of medication is determined largely by their likely side effect profile. However, the greater the perceived efficacy, the greater the anticipated tolerability burden. The ideal duration of treatment is considered to be 1-2 years in instances of full remission, and 5 years where only a partial response has been achieved or where recovery has not been sustained. CONCLUSIONS: The 'first episode' represents a unique period in the management of psychosis where by definition there is no history of pattern of illness, diagnostic certainty is rare, and the patient usually does not have any prior exposure to medications. Therefore, each management decision needs to be considered following a risk benefit analysis which takes into account the context of the individual.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle