Approach to risk identification in undifferentiated mental disorders.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide primary care physicians with a novel approach to risk identification and related clinical decision making in the management of undifferentiated mental disorders. SOURCES OF INFORMATION: We conducted a review of the literature in PubMed, CINAHL, PsycINFO, and Google Scholar using the search terms diagnostic uncertainty, diagnosis, risk identification, risk assessment/methods, risk, risk factors, risk management/methods, cognitive biases and psychiatry, decision making, mental disorders/diagnosis, clinical competence, evidence-based medicine, interviews as topic, psychiatry/education, psychiatry/methods, documentation/methods, forensic psychiatry/education, forensic psychiatry/methods, mental disorders/classification, mental disorders/psychology, violence/prevention and control, and violence/psychology. MAIN MESSAGE: Mental disorders are a large component of practice in primary care and often present in an undifferentiated manner, remaining so for prolonged periods. The challenging search for a diagnosis can divert attention from risk identification, as diagnosis is commonly presumed to be necessary before treatment can begin. This might inadvertently contribute to preventable adverse events. Focusing on salient aspects of the patient presentation related to risk should be prioritized. This article presents a novel approach to organizing patient information to assist risk identification and decision making in the management of patients with undifferentiated mental disorders. CONCLUSION: A structured approach can help physicians to manage the clinical uncertainty common to risk identification in patients with mental disorders and cope with the common anxiety and cognitive biases that affect priorities in risk-related decision making. By focusing on risk, functional impairments, and related symptoms using a novel framework, physicians can meet their patients' immediate needs while continuing the search for diagnostic clarity and long-term treatment.
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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 | 0,021 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».