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Enregistrement W2970931296 · doi:10.1007/s11910-019-0992-1

Depression and Suicidality in Multiple Sclerosis: Red Flags, Management Strategies, and Ethical Considerations

2019· review· en· W2970931296 sur OpenAlex
Rosalind Kalb, Anthony Feinstein, Amanda Rohrig, Lauren R. Sankary, Alissa Willis

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Neurology and Neuroscience Reports · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialDepression (economics)MedicinePopulationPsychiatryNeurologyQuality of life (healthcare)PsychologyClinical psychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple sclerosis (MS) causes physical, emotional, and cognitive changes that impact function and quality of life (QoL). Risk factors for suicidality in MS patients include a high incidence of depression, increased isolation, and reduced function/independence. PURPOSE OF REVIEW: To describe the epidemiology of depression and suicidality in this population, highlight warning signs for suicidal behavior, provide recommendations and resources for clinicians, and discuss ethical decisions related to patient safety vs. right to privacy. RECENT FINDINGS: Fifty percent of MS patients will experience a major depression related to brain MRI factors and disease-related psychosocial challenges. Nevertheless, depression is under-recognized/treated. The standardized mortality ratio (SMR) indicates a suicide risk in the MS population that is twice that in the general population. Given the prevalence of depression and the increased risk of suicide in the MS population, any clinician providing care for these patients must be prepared to recognize and respond to potential warning signs.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,298
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,124 · 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