Population Growth Rates of Psychosis and Effective Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Limited research is available on children and adolescent psychosis. Thus, we conducted a Meta-Analysis of pharmaceutical treatments, using literature from the last 5 years. A 16 year cumulative prevalence of psychosis in the Calgary Health Region was also examined. Conduct a Meta-Analysis to determine effective treatments for children and adolescent psychosis. Conduct a prevalence study for the Calgary Health Zone from 1994-2009. Update and identify effective treatment interventions for children and adolescent psychosis, and determine psychosis prevalence in the Calgary Health Region. Direct physician billing data was used for the Calgary Health Region (Alberta) from 1994-2009 (n = 763449) to identify 73078 unique individuals (30762-males, 42316-females), each of whom had a physician-assigned diagnosis of psychosis. Using standard methods, 41 studies were identified and those meeting inclusion criteria were compared and ranked on the basis of effect size, study design, etc. across studies. The 16 year cumulative prevalence of psychosis per 10,000 was 1026 for all ages, and 229 under 19. 4 studies met measurable outcomes; 34 results were positive, 17 were equivalent, and no results were negative. The greatest effect size was 1.03, while the lowest was −0.286. Risperidone, Quetiapine, and Olanzapine were effective treatments. Risperidone, Quetiapine, and Olanzapine are effective treatments for children and adolescent psychosis. Psychosis rates increased 2.3 times for all ages, and 2 times under age 19, from 1994-2009. Psychosis in the under 19 male population is becoming more prevalent and increasing at a higher rate compared to females.
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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 | 0,056 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».