Psychosocial diagnoses occurring after patients present with fatigue.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To discover the frequency of psychosocial and other diagnoses occurring at the end of a visit when patients present to their FPs with concerns about fatigue. DESIGN: Cross-sectional study of patient-FP encounters for fatigue. SETTING: Ten FP practices in southwestern Ontario. PARTICIPANTS: A total of 259 encounters involving 167 patients presenting to their FPs between March 1, 2006, and June 30, 2010, with concerns about fatigue. MAIN OUTCOME MEASURES: The frequency of psychological and social diagnoses made at the end of visits, and whether diagnoses were made by FPs at the end of the visits versus whether the code for fatigue remained. The associations between patient age, sex, fatigue presenting with other symptoms, or the presence of previous chronic conditions and the outcomes was tested. RESULTS: Psychosocial diagnoses were made 23.9% of the time. Among psychosocial diagnoses made, depressive disorder and anxiety disorder or anxiety state were diagnosed more often in women (P = .048). Slightly less than 30% of the time, the cause of patients' fatigue remained undiagnosed at the end of the encounter. A diagnosis was made more often in men. CONCLUSION: Causes of fatigue frequently remain undiagnosed; however, when there is a diagnosis, psychosocial diagnoses are common. Therefore, it would be appropriate for FPs to screen for psychosocial issues when their patients present with fatigue, unless some other diagnosis is evident. Depression and anxiety could be considered particularly among female patients with fatigue.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».