MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2403980205 · doi:10.1017/s1092852900026602

The Differential Diagnosis of Pseudobulbar Affect (PBA): Distinguishing PBA Among Disorders of Mood and Affect

2005· review· en· W2403980205 sur OpenAlexaff
David B. Arciniegas, Edward C. Lauterbach, David Ginsberg, Karen E. Anderson, Tiffany W. Chow, Laura A. Flashman, Robin A. Hurley, Daniel Kaufer, Thomas W. McAllister, Alison J. Reeve, Randolph B. Schiffer, Jonathan Silver

Notice bibliographique

RevueCNS Spectrums · 2005
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)Mood disordersMoodPsychologyPsychotherapistMedicineClinical psychologyPsychiatryAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This monograph summarizes the proceedings of a roundtable meeting convened to discuss pseudobulbar affect (PBA). Two didactic lectures were presented followed by a moderated discussion among 11 participants. Post-meeting manuscript development synthesized didactic- and discussion-based content ad incorporated additional material from the neuroscience literature. A conceptual framework with which to distinguish between disorders of mood and affect is presented first, and disorders of affect regulation are then reviewed briefly. A detailed description of the most common of these disorders, PBA, is the focus of the remainder of the monograph. The prevalence, putative neuranatomic and neurochemical bases of PBA are reviewed, and current and emerging methods of evaluation and treatment of persons with PBA are discussed. The material presented in this monograph will help clinicians better recognize, diagnose, and treat PBA, and will form a foundation for understanding and interpreting future studies of this condition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,367 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations62
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCNS SpectrumsMême sujetMental Health Research TopicsTravaux en français237 207