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Enregistrement W4295094545 · doi:10.3390/healthcare10091729

Collaboration between Psychiatrists and Other Allied Medical Specialists for the Treatment of Delusional Disorders

2022· review· en· W4295094545 sur OpenAlexaff
Alexandre González-Rodríguez, José Antonio Monreal, M. Natividad, Mary V. Seeman

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBody Image and Dysmorphia Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychiatryMedicineNeurologyOtorhinolaryngologyNarrative reviewDelusionMEDLINEPsychosisNeuropsychiatryIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is increasing evidence that individuals with psychosis are at increased risk for cardiovascular disease, diabetes, metabolic syndrome, and several other medical comorbidities. In delusional disorder (DD), this is particularly so because of the relatively late onset age. AIMS: The aim of this narrative review is to synthesize the literature on the necessity for medical collaboration between psychiatrists and other specialists. METHODS: A non-systematic narrative review was carried out of papers addressing referrals and cooperation among specialists in the care of DD patients. RESULTS: Psychiatrists, the primary care providers for DD patients, depend on neurology to assess cognitive defects and rule out organic sources of delusions. Neurologists rely on psychiatry to help with patient adherence to treatment and the management of psychotropic drug side effects. Psychiatrists require ophthalmology/otolaryngology to treat sensory deficits that often precede delusions; reciprocally, psychiatric consults can help in instances of functional sensory impairment. Close collaboration with dermatologists is essential for treating delusional parasitosis and dysmorphophobia to ensure timely referrals to psychiatry. CONCLUSIONS: This review offers many other examples from the literature of the extent of overlap among medical specialties in the evaluation and effective treatment of DD. Optimal patient care requires close collaboration among specialties.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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