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Enregistrement W3008516144 · doi:10.53357/gdbc6038

Asma e Transtornos Psiquiátricos: Uma Revisão da Literatura

2019· article· pt· W3008516144 sur OpenAlexaff
Ana Alice Carneiro Da Fonseca, Cintia de Freitas Andrade, Fernanda Blanco Vázquez, Isadora Moura Fajardo

Notice bibliographique

RevueDiversitates International Journal · 2019
Typearticle
Languept
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Burnout
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asma e Transtornos Mentais são condições comuns e com grande morbimortalidade associada. Há evidências de que haja relação entre eles. Neste estudo revisamos narrativamente a prevalência de transtornos mentais em pacientes com asma; os efeitos da comorbidade psiquiátrica sobre o desfecho da asma; e o impacto do tratamento dessas condições. Foi realizada busca no PubMed e no Google Acadêmico usando as palavras chave asthma e mental disorders. Resultados: Transtornos psiquiátricos são mais prevalentes em pacientes com asma quando comparados à população geral e associam-se a pior controle dos sintomas, maiores taxas de internação, pior qualidade de vida e trazem maior encargo ao sistema de saúde. Conclusão: Pacientes com asma, sobretudo aqueles de difícil controle, devem ser avaliados quanto à presença de doença psiquiátrica. Entretanto, são necessários mais estudos para compreender o impacto do tratamento da comorbidade psiquiátrica sobre a asma.Palavras chave: asma, transtornos psiquiátricos, revisão narrativa

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,356 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2019
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