Collaboration between Psychiatrists and Other Allied Medical Specialists for the Treatment of Delusional Disorders
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».