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Enregistrement W2171477601

Approche structurée en pratique familiale pour les patients ayant des problèmes de mémoire

2013· article· fr· W2171477601 sur OpenAlexaffabout
Linda Lee, W. Wayne Weston, George Heckman, Micheline Gagnon, F. Joseph Lee, Scott Sloka

Notice bibliographique

RevuePubMed Central · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGynecologyPsychologyPhilosophyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIF: Présenter aux médecins de famille une approche structurée pour les patients qui présentent des problèmes de mémoire. SOURCES DES DONNÉES: Cette approche se fonde sur un programme agréé de formation clinique sur la mémoire, élaboré par le Centre for Family Medicine Memory Clinic en partenariat avec le Collège des médecins de famille de l’Ontario. MESSAGE PRINCIPAL: Le recours à une approche structurée de raisonnement clinique peut aider les médecins à poser un diagnostic exact chez des patients qui présentent des problèmes de mémoire. Le délirium, la dépression et les causes réversibles doivent être exclus, pour ensuite faire une différenciation entre le vieillissement cognitif normal, la déficience cognitive légère et la démence. Il est essentiel de procéder à une anamnèse collatérale et à une évaluation fonctionnelle exacte. Les formes courantes de la démence peuvent être cliniquement différenciées par la séquence dans laquelle les symptômes apparaissent et par la façon dont les déficits cognitifs évoluent avec le temps. Habituellement, les signes précoces de la démence d’Alzheimer comportent une déficience de la mémoire épisodique, tandis que la démence due principalement à des causes vasculaires peut se présenter par une perte précoce de la fonction exécutive et de la fonction visuospatiale, ainsi que des caractéristiques cliniques particulières. CONCLUSION: Une approche de raisonnement clinique peut aider les médecins à poser des diagnostics précoces et exacts qui peuvent orienter une prise en charge appropriée et améliorer les soins aux patients qui ont des problèmes de mémoire.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
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