Pharmacotherapy administered during the intervention of emergency medical teams to people with mental disorders – a two-year observation
Notice bibliographique
Résumé
The material consists of Dispatch Orders and Emer gency Medical Services Forms.Two periods were observed: period I (1 March 2019 -29 February 2020) and period II (1 March 2020 -28 February 2021).The database was prepared in Microsoft Excel using MS Office 2016 for Windows 10.The variables were described using descript ive statistics.The following measures were calculated for interval variables: mean (M) and standard deviation (SD).For categorical variables, the following measures were calculated: number (n) and frequency (%).Results.During the two-year period of analysis, 14,972 dispatch orders (I -7,531; II -7,441) were carried out by the Medical Rescue Teams in the examined operational area.The partial target of the analysis (patient with mental disorders) was met in 862 incidents (5.75% of the total).In 92 Medical Rescue Team interventions, pharmacological agents were administered to patients with mental disorders.This was a total of 100 drugs, most often hydroxyzine (41%), diazepam (33%), captopril (6%), and multi-electrolyte fluid MEF500 (6%).Patients were more often men (53.26%).Conclusions.Most Medical Rescue Team interventions requiring the use of drugs are associated with alcohol abuse and a strong stress reaction.The decision to administer drugs at the pre-hospital stage must be well AbstrAct Objectives.Assessment of the frequency of use and the type of drugs administered during the intervention of the Medical Rescue Teams to patients with mental disorders. Material and methods. The study includes a retrospective analysis of Medical Rescue Team interventions.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».