A specialized unit for women with schizophrenia: Results from the healthcare model Observatories-Monitoring Stations and Interventions.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction There are many theoretical reasons to implement gender-specific care for schizophrenia. For all these reasons, the Mutua Terrassa-Functional Unit for Women with Schizophrenia was inaugurated in January 2023 in the context of a community mental health service. Objectives Our aim today is to describe the health care model applied in this newly initiated unit. Methods We created a healthcare model in our new unit consisting of A)Five observatories of Health (somatic morbi-mortality, hyperprolactinemia-HPRL, substance use disorders, social exclusion/discrimination, and drug safety); B)Monitoring stations or vigilance teams (reflecting the 5 observatories); and C)resulting actions (specific interventions). The observatory teams each meet monthly. In this presentation, according to the healthcare model we implemented, we first describe data about the original patient recruitment and then focus on the observatories of somatic morbi-mortality and hyperprolactinemia. Results From 265 potentially eligible women, 42 were included in the 5 observatories. (A) of the 11 women in the observatory of somatic morbi-mortality, 10 women had died within the last 24 months. Causes of Death: (1)respiratory tract disease (n=5,45.4%), (2)cancer (n=3;27.3%): lung cancer (n=1), pancreatic cancer (n=1), kidney cancer (n=1), (3)ischemic colitis (n=1;9%), (4)Alzheimer disease (n=1;9%). 2) Morbidity. One woman had an ongoing glioblastoma. (B)Observatory of HPRL. Eight women with moderate/severe HPRL were included. Strategies for lowering prolactin levels were discussed with neuroendocrinologists. Interventions:adjunctive aripiprazole (n=3), switch to aripiprazole (n=2), lowering antipsychotic doses (n=2), and adjunctive cabergoline (n=1). Conclusions Designating special teams to focus on specific problems of women with schizophrenia will reduce morbidity and improve outcomes in this vulnerable population. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».