Management of Current Psychiatric Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Describe and analyse the experience of family physicians in managing current psychiatric disorders to obtain a better understanding of the underlying reasons of under-detection and inadequate prescribing identified in studies. Methods: A qualitative study using in-depth interviews. Sample of 15 practicing family physicians, recruited by telephone from a precedent cohort (Sesame1) with a maximum variation: sex, age, single or group practice, urban or rural. Qualitative method is inspired by the completed grounded theory of a verbatim semiopragmatic analysis from 2 experts in this approach. Results: Family physicians found that current psychiatric disorders were related to psychological symptoms in reaction to life events. Their role was to make patients aware of a psychiatric symptom rather than establish a diagnosis. Their management responsibility was considered in contrasting ways: it was claimed or endured. They defined their position as facilitating compliance to psychiatrist consultations, while assuring a complementary psychotherapeutic approach. Prescribing medication was not a priority for them. Conclusions: The identified under-detection is essentially due to inherent frontline conditions and complexity of clinical forms. The family physician role, facilitating compliance to psychiatrist consultations while assuring a support psychotherapy is the main result of this study. More studies should be conducted to define more accurately the clinical reality, management and course of current psychiatric disorders in primary care.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».