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Enregistrement W4231557766 · doi:10.1093/eurpub/ckw164.098

1.I. Pitch presentations: Promoting mental health

2016· article· en· W4231557766 sur OpenAlexaff
Gianmarco Troiano, A Frangione, S. Iapichino, Vito D’Anza, I Cerretini, A Luporini, Michael J. Mancino, Carmela Russo, Nicola Nante, Roberta Siliquini, Gitana Scozzari, Fabrizio Bert, Maria Rosaria Gualano, Giulia Villa, Giacomo Scaioli, Mélissa Généreux, M Ge ́ne ́reux, Geneviève Petit, Danielle Maltais, Mathieu Roy, Sebastian Giacomelli, Maria Martorana

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suicide is a complex phenomenon, and represents the 3rd cause of death in prison.In Italy about 10 suicides per 10,000 inmates and about 150 attempted suicides of 10,000 inmates occur.These data are considerably higher than the general population, and confirm the importance of a project to prevent suicide in prisons . Description of problemIn 2013 the National Bioethics Committee for Health in Prison published a report and established the necessity to create specific protocols to prevent suicide risk.The Regional Council of Tuscany (Italy) affirmed the necessity of a synergic work between health personnel and operators of prison to adopt this kind of measures.In 2014 a new biphasic protocol was created and a multidisciplinary staff was constituted.In the 1st phase the new prisoner should be observed, clinically evaluated and tested with the ''Arboleda-Florez Checklist''.The suicide risk profile, calculated through the checklist, let us adopt an individualized therapeutic plan, ensure an adequate surveillance and the best location for the prisoner.In the 2nd phase, the prisoner should be monitored carefully, signaling promptly any changes in his psychological status. ResultsIn 2015 the nurses were trained to administer the 0 Arboleda Florez 0 check list.The staff met 19 times and 85 new prisoner were clinically evaluated after a week from their entrance.The 25% of new admitted resulted to be at 0 medium risk 0 .The 46% of the newcomers resulted to be 0 adapted 0 (with a low risk).In 2 cases, the psychiatric examination classified the prisoners at 0 high/very high risk 0 so a great surveillance measure was immediately activated. LessonsThe protocol tried to develop new useful strategies for the prevention, monitoring and management of suicide risk in prison .The multidisciplinary management of the inmate patient demonstrated that the collaboration between several professional figures is fundamental for an efficient prevention of this serious problem.

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)0,006
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,693

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2070,113

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,293 · 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
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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