Pattern of psychiatric morbidity among female patients who attended private consultation chambers in Dhaka city
Notice bibliographique
Résumé
Mental illness affect women and men differently - some disorders are more common in women; some are manifested with different symptoms. In Bangladesh, 16.1% of the adult populations suffer from some degree of mental disorder and the prevalence is higher in women than men (19.0% vs 12.9%). This study is a cross sectional study, done on female patients who attended at private chambers of psychiatrists located within Dhaka city of Bangladesh. Total sample size is 280 and duration of the study was six months from May 2014 to October 2014. The major objective of the study was to determine the pattern of psychiatric illness among the women who attended some psychiatrists private chamber in Dhaka city and also to identify the socio-economic and environmental stressors causing psychiatric illness. The findings revealed that highest numbers of the patients (41%) belonged to the age group between 21-30 years and the second largest group having 31-40 years of age (21%). Most patients hailed from urban area (79%) and among all the patients most of them were married (58%). There are various psycho-social stressors which can be held responsible for causing psychiatric illness - domestic violence, marital breakdown and co-morbid physical illness. Among the several pattern of mental diseases, depressive disorder was the commonest (17.7%), followed by somatoform disorder (14%) and schizophrenia (13.3%). Among all the patients, substance abuse was found in 4.2% of patients. This study finally argues that for reduction of psychiatric morbidity among female patients, medical services must be extended to the community level.Bangladesh Med J. 2016 Jan; 45 (1): 14-19
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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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».