[Alcohol dependence in the Italian general population: diagnostic criteria according to general practitioners and to the Composite International Diagnostic Interview (CIDI)].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: to identify the criteria used by general practitioners (GPs) for the diagnosis of alcohol dependence (AD) and to compare them with the criteria of the Composite International Diagnostic Interview (CIDI). DESIGN: cross-sectional correlational study. SETTING AND PARTICIPANTS: the 55 GPs of Friuli Venezia Giulia Region (Northern Italy) and Tuscany Region (Central Italy) who took part in the research conducted a clinical evaluation of the first 40 patients who came for a medical examination. MAIN OUTCOME MEASURES: prevalence of AD diagnosed by GPs and CIDI and their association with sociodemographic variables, other diseases, and alcohol consumption. RESULTS: AD prevalence assessed by the GPs was 5.4%, while AD prevalence assessed by the CIDI was 4.4%, with an overlap of about 26%. Patients identified as AD by the GPs were older and more frequently suffering from liver disease and hypertension than patients identified by the CIDI. CONCLUSIONS: the limited overlap between diagnoses of AD made by GPs and the one made by the CIDI is problematic. GPs appear to identify mainly more severe forms of AD, in which excessive consumption of alcohol is associated with the presence of liver disease, while the CIDI could identify younger patients who have not yet developed diseases. GPs' recognition of AD could be increased by using their expertise along with standardised questionnaires which measure alcohol consumption.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».