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Enregistrement W4392871633 · doi:10.5114/fmpcr.2024.134706

Epidemiological and clinical profile of COVID-19 patients with psychiatric disorders admitted to Udayana University Hospital during the first year of the COVID-19 pandemic

2024· article· en· W4392871633 sur OpenAlexaboutno aff
‪Cokorda Agung Wahyu Purnamasidhi, Putu Kintan Wulandari, Darren Junior, Dewa Ayu Fony Prema Shanti, Gusti Ngurah Ariestha Satya Diksha, Dian Daniella, Gusti Ayu Indah Ardani

Notice bibliographique

RevueFamily Medicine & Primary Care Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Udayana
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicEpidemiologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakPsychiatryClinical epidemiologyVirologyInternal medicineOutbreakDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background.Not only causing major implications on physical medicine, COVID-19 had changed the landscape in psychiatric medicine.The world is facing an impending surge of psychiatric disorders, and the early signs are now clearer than ever.These early signs might help psychiatrist and physicians, in general, to more accurately analyse, diagnose and treat these psychiatric disorders.Objectives.To report the epidemiological and clinical characteristics of COVID-19 patients who experience psychiatric symptoms. Material and methods.The data was collected by secondary data in the form of medical records from patients treated at Udayana University Hospital within the period April 2020 to March 2021. Results.Patients with psychiatric disorders admitted to this hospital (n = 94) had a mean age of 48.5 (SD ± 14.5) years of age, with males constituting 51.1%.The psychiatric diagnoses found were insomnia (44.7%), adjustment disorder (26.6%), anxiety disorder (16.0%), depression (6.4%), psychosis (4.3%), bipolar disorder (3.2%), as well as delirium, acute stress reaction and schizophrenia at 2.1% each.These patients had a mean duration of hospitalisation of 13.2 (SD ± 6.1) days.The hospital recorded a fatality rate of 7.4% in this particular element of patients, higher than the fatality rate observed in those of the whole population.Conclusions.The first year of the COVID-19 pandemic in Indonesia, though not directly implying, was a warning sign of the impending surge of the number of psychiatric diagnoses in the future.These psychiatric patients are not to be left alone and ignored, as they suggest a possible increase in fatality rate.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,339 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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