Assessment and Treatment of Sleep Problems
Notice bibliographique
Résumé
<P>An important area to investigate in patient management is sleep patterns. Sleep problems are common in the general population and can be a prominent symptom in psychiatric patients. Sleep disorders can impair performance at work or in school, contribute to accidents at work or while driving, and can contribute to mood disturbance, social adjustment, and marital dissatisfaction. Because of this, clinicians need to pay attention to sleep complaints from their patients.</P> <h4>ABOUT THE AUTHORS</h4> <P>Paul G. Casola, MD, PhD, FRCPC, is a Psychiatrist with the Salvation Army Harbour Light Centre, and Lecturer, Department of Psychiatry, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada. R. Jeffrey Goldsmith, MD, DFAPA, is a Psychiatrist with the VA Medical Center, Veterans Affairs Medical Center, Dual Diagnosis Services, and Professor of Clinical Psychiatry, Department of Psychiatry, University of Cincinnati. Jeff Daiter, MD, CCFP, FCFP, is Chief Medical Director, Ontario Addiction Treatment Centres, Oak Ridges Medical Centre, Richmond Hill, Ontario, Canada. </P> <P>Address correspondence to: Paul G. Casola, MD, PhD, FRCPC, Department of Psychiatry, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada; or email <a href="mailto:paul.casola@utoronto.ca">paul.casola@utoronto.ca</a>. </P> <P>The authors disclosed no relevant financial relationships.</P>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».