Notice bibliographique
Résumé
This report presents the frequency at which physical conditions appear in patients with schizophrenia as well as those without any reported psychiatric disorders. The trends of this data set shows that specific physical disorders (i.e. cardiovascular disease) may present at a higher percentage in those with schizophrenia compared to those with no psychiatric disorder. Results are based on a dataset of registration information for 16,359 individuals with schizophrenia. The physical diagnosis frequencies were calculated for a 16 fiscal year period (1994-2010). A second group was generated based on physician records of those without any psychiatric disorder. The highest frequencies of co-morbid physical disorders in individuals with schizophrenia are sprains and strains of the lumbar and thoracic regions at 5.71% and 5.20% respectively. However, these also presented at >1% of physical illnesses in patients without psychiatric disorders. Cardiovascular disease appeared at a percentage of 2.83% physical disorders in patients with schizophrenia as opposed to 0.10% in those without any mental health disorder. Review of recent literature was conducted to find possible reasoning for the higher prevalence of cardiovascular disease in those with Schizophrenia. Findings from this report suggest a correlation between some physical disorders and schizophrenia. In the case of cardiovascular disease and consequently higher financial costs and mortality rates, this creates implications for more attentive treatment and preventive measures for such somatic disorders in those with schizophrenia.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».