Psychiatric co-morbidity and asthma: A pilot study utilizing a free use tool to improve asthma care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the prevalence of co-morbid psychiatric disorders in asthmatic patients in a Western Canadian Regional Severe Asthma Center. METHODS: A prospective study was completed of patients evaluated through the Edmonton Regional Severe Asthma Clinic (ERSAC). A standardised evaluation, the Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI) screen was used to identify possible psychiatric disorders. RESULTS: Twenty-four individuals with moderate to severe asthma, who presented for treatment at ERSAC, were recruited and underwent assessment with the MINI screen. The average patient age was 48 years (range 18-81 years). Nine patients were male and fifteen were female. Twenty subjects (83%) screened positive for a possible psychiatric co-morbidity using the MINI screen. The most common psychiatric co-morbidities identified were post-traumatic stress disorder (50% of the sampled population), depressive episode or persistent depressive disorder (42%), substance/alcohol abuse (33%), generalized anxiety disorder (335), manic episode (25%), agoraphobia (21%), panic disorder (21%) and obsessive-compulsive disorder (17%). Some individuals had more than one concomitant possible psychiatric co-morbidity identified by the MINI screen. CONCLUSIONS: Psychiatric co-morbidity was confirmed to be common in patients with moderate-severe asthma. In individuals with asthma, the MINI screen appeared to be a simple and useful clinical tool to screen for untreated/sub-optimally-managed psychiatric co-morbidities that may impact management.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».