MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

Mental health in the age of COVID-19, a Mexican experience

2020· review· en· W3091539266 sur OpenAlexaboutno aff
Thelma Sanchez, Edilberto Peña, Bernardo Ng

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Psychiatry · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyMedicinePsychiatryDepression (economics)TelepsychiatryPublic healthMental healthPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)TelemedicinePsychologyDiseasePolitical scienceHealth careNursingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As of June 2020 the number of Coronavirus cases in Canada, Mexico, Central America and the Caribbean are just under 2.5 million infections and over 140,000 deaths. The health systems in half of the countries in the Americas and the rest of the world have faced the pandemic positioned from different perspectives. While Canada and the United States already had extensive experience in the practice of telemedicine, other countries such as Mexico and the Caribbean, doctors from both private and public sectors have been forced to start practicing medicine remotely. As a result there have been limitations such as poor access to technology, lack of privacy legislation, and difficulties with fee collection among many others. These situations must be taken in account to understand what is happening in the region. On the other hand, the need to continue providing medical attention is indisputable. We understand that COVID 19 besides other systems damages the CNS, patients present severe neuropsychiatric symptoms that range from headache, anosmia, ageusia, confusional state alteration of consciousness, toxic metabolic encephalopathies, encephalitis, seizures, cerebral vascular events, Guillan Barre-type demyelinating neuropathies, to the extent of conditions such as anxiety, acute stress disorder, post-traumatic stress disorder, depression, and eventually psychotic episodes. As time passes we try to differentiate the origin of the symptoms. We will learn which of these symptoms are a result of metabolic complications, which others are due to drug's secondary effects and which ones are adaptive response. Therefor our contribution to the editorial supplements is given in two lines of analysis: disease physiopathology and ways to deliver treatment to the population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,369 · 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'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndian Journal of PsychiatryMême sujetLong-Term Effects of COVID-19Travaux en français237 207