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Enregistrement W3164250968 · doi:10.3390/healthcare9060629

Identifying and Managing Suicidality in Myalgic Encephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrome

2021· review· en· W3164250968 sur OpenAlexaff
Lily Chu, Meghan K. Elliott, Eleanor Stein, Leonard A. Jason

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEncephalomyelitisChronic fatigue syndromeMedicinePsychologyPsychiatryMultiple sclerosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adult patients affected by myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome (ME/CFS) are at an increased risk of death by suicide. Based on the scientific literature and our clinical/research experiences, we identify risk and protective factors and provide a guide to assessing and managing suicidality in an outpatient medical setting. A clinical case is used to illustrate how information from this article can be applied. Characteristics of ME/CFS that make addressing suicidality challenging include absence of any disease-modifying treatments, severe functional limitations, and symptoms which limit therapies. Decades-long misattribution of ME/CFS to physical deconditioning or psychiatric disorders have resulted in undereducated healthcare professionals, public stigma, and unsupportive social interactions. Consequently, some patients may be reluctant to engage with mental health care. Outpatient medical professionals play a vital role in mitigating these effects. By combining evidence-based interventions aimed at all suicidal patients with those adapted to individual patients' circumstances, suffering and suicidality can be alleviated in ME/CFS. Increased access to newer virtual or asynchronous modalities of psychiatric/psychological care, especially for severely ill patients, may be a silver lining of the COVID-19 pandemic.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,288 · 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.

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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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