OP23 * AN AUDIT TO ASSESS PSYCHIATRIC CONDITIONS THAT MANIFEST IN PATIENTS WITH HIGH-GRADE BRAIN TUMOURS DURING TREATMENT
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We recorded over a 9 month period the number of referrals made for specialist advice on how to treat a patient's psychiatric condition from those attending our neuro-oncology clinics. The patient's characteristics were reviewed to understand the causes, produce local referral guidelines, and identify at risk patients at the earliest opportunity. METHOD: We prospectively gathered names of patients referred as outpatients to our Psychological Medicine Department between 1st September 2011 and 31st May 2012. The notes were examined for patient characteristics, tumour biology, current treatment, psychiatric presentation, past psychiatric history, concurrent seizure medication, and psychiatric treatment recommended. RESULTS: During the monitored time we identified 74 patients, 11 of which had a past or current psychiatric history, 8 of which were referred to psychological medicine for specialist advice. Of the 3 not referred, 1 had mild dementia, and the remaining 2 had issues with alcoholism and were managed medically. Only 1 patient was referred having no previous psychiatric history. Most patients had Grade 4 tumours and were having chemo-radiotherapy, but some had chemotherapy only or surgery. Current psychiatric conditions expressed were similar to the patient's past psychiatric condition. Steroid-induced psychosis was not uncommon, and 3 patients benefited from the use of anti-psychotic therapy, or change of steroid. CONCLUSION: The response to diagnosis and treatment appeared to trigger most referrals, however, all the patients completed their treatment safely, and without any interruptions. We are introducing a screening tool used pre-treatment to identify at risk patients, and refer for advice early.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».