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Enregistrement W3148431844 · doi:10.3389/fpsyt.2021.638901

Developing Consensus in the Assessment and Treatment Pathways for Autoimmune Encephalitis in Child and Adolescent Psychiatry

2021· article· en· W3148431844 sur OpenAlexafffundabout
GenaLynne C. Mooneyham, Vladimir Ferrafiat, Erin Stolte, Dietmar Fuchs, Doron Cohen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune Neurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversity of AlbertaVanderbilt UniversityAmerican Academy of Child and Adolescent Psychiatry
Mots-clésAutoimmune encephalitisMedicineChild and adolescent psychiatryNeurologyPsychiatryCatatoniaEncephalitisIntensive care medicineImmunologySchizophrenia (object-oriented programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children with a diagnosis of Autoimmune Encephalitis (AE) frequently require multi-disciplinary care in order to mobilize the assessment and treatment necessary for recovery. Institutional and provider practice differences often influence the diagnostic workup and treatment pathways made available to patients. There are a variety of provider coalitions in pediatric rheumatology, internal medicine, and neurology that have been making meaningful progress toward the development of consensus in assessment and treatment approaches to patient care. However, child psychiatry is currently underrepresented in this work in spite of the high psychiatric symptom burden seen in some young patients. The need for consensus is often made visible only with inter-institutional dialogue regarding patient care trajectories. We aim to review key updates in the assessment and treatment of children and adolescents with autoimmune encephalitis during the acute phase, with or without catatonia, and to outline provider perspectives by comparing current treatment models in the United States, Canada, and Europe.

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)0,000
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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