MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2997977504 · doi:10.1111/eip.12908

Proportion of young people in the general population consulting general practitioners: Potential for mental health screening and prevention

2019· article· en· W2997977504 sur OpenAlexfundno aff
Marco Solmi, Stevo Durbaba, Mark Ashworth, Paolo Fusar‐Poli

Notice bibliographique

RevueEarly Intervention in Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaKing's College London
Mots-clésMental illnessMental healthMedicinePsychiatryPopulationTest (biology)Family medicinePsychosisEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: One of the main obstacles with prevention in psychiatry is low detection of young subjects at risk for psychosis. The aim of the present work is to test whether general practitioners' (GP) offices are a possible setting for prevention of mental illness. METHODS: We used an Electronic Health Record database (Datanet) representing South-London (Lambeth), where frequency of GP visits were available for each registered subject. RESULTS: We show that in 2018 out of almost 175 000 subjects aged 12 to 35, almost six out of ten people were seen by their General practitioner at least once in 2018, and considering those subjects with at least one medical condition, around nine subjects out of ten did the same. CONCLUSIONS: A high proportion of adolescents and young adults are seen by GPs at least once per year. GP offices should be tested as possible setting for detection of subjects at risk for mental illness, in particular in subjects with risk factors for mental illness.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEarly Intervention in PsychiatryMême sujetMental Health Treatment and AccessTravaux en français237 207