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Enregistrement W4224979485 · doi:10.1055/s-0042-1745741

The Neuropsychiatric Approach to the Assessment of Patients in Neurology

2022· article· en· W4224979485 sur OpenAlexaff
Nicholas T. Trapp, Michael R. Martyna, Shan Siddiqi, Sepideh N. Bajestan

Notice bibliographique

RevueSeminars in Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésNeuropsychiatryBehavioral neurologyNeurologyMedicineSpecialtyPsychiatryPerspective (graphical)DementiaDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuropsychiatry is a clinical neuroscience specialty focused on the evaluation and treatment of patients who present with symptoms at the intersection of neurology and psychiatry. Neuropsychiatrists assess and manage the cognitive, affective, behavioral, and perceptual manifestations of disorders of the central nervous system. Although fellowship training in behavioral neurology-neuropsychiatry exists in the United States and several other countries internationally, the need for neuropsychiatric expertise greatly outweighs the number of specialists in practice or training. This article serves as a primer for both neurologists and psychiatrists seeking to improve or refresh their knowledge of the neuropsychiatric assessment, including detailing aspects of the history-taking, physical exam, psychometric testing, and associated diagnostic work-up. In doing so, we urge the next generation of neurologists and psychiatrists to take on both the opportunity and challenge to work at the intersection of both clinical neuroscience specialties using an integrated neuropsychiatric perspective.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,396

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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