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Enregistrement W2623647890 · doi:10.3329/bjpsy.v29i1.32743

Psychiatric morbidity among patients in cardiac outpatient department

2017· article· en· W2623647890 sur OpenAlexaff
Bushra Sultana, Muhammad Zillur Rahman Khan, Sadya Tarannum, Nasim Jahan, Ahsan Ahmed, Md Faruq Alam

Notice bibliographique

RevueBangladesh Journal of Psychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOutpatient clinicEmergency departmentCross-sectional studyPsychiatryEmergency medicineDiseasePediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychiatric morbidity among patients attending cardiac outpatient department has been revealed as a significant problem in many studies. The objective of this study was to determine the proportion of psychiatric morbidity among cardiac outdoor patients in National Institute of Cardio-Vascular Diseases (NICVD), Dhaka. It was a cross-sectional study conducted from September 2015 to February 2016 among the purposively selected patients of NICVD outdoor. Convenient sampling technique was used to select 151 patients aged 18 to 65 years who were attending the cardiac outpatient department in NICVD, Dhaka. A semi-structured questionnaire including Self-Reporting Questionnaire (SRQ) was used to screen psychiatric symptoms. Results showed that the mean (+SD) age of the patients was 46.09 (+11.17) years and majority of the respondents (60.9%) were male. The most common cardiac morbidity was ischemic heart disease (29.8%). Among all the respondents, 21.9% were suffering from psychiatric disorders. Maximum of the cases were diagnosed with major depressive disorder (11.3%). Thus, it was apparent that psychiatric morbidity was commonly present in patients who attended cardiac outpatient departments.Bang J Psychiatry June 2015; 29(1): 1-4

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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