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Enregistrement W4412072038 · doi:10.1177/07067437251355637

Early Psychosis Symptoms Noted by Family Physicians in Electronic Medical Records During Help-Seeking Visits in Primary Care: Symptômes précoces de psychose relevés par les médecins généralistes dans les dossiers médicaux électroniques lors de consultations en soins primaires pour demande d’aide

2025· article· en· W4412072038 sur OpenAlexafffundvenueabout
Joshua Wiener, Rebecca Rodrigues, Jennifer Reid, Suzanne Archie, Saadia Hameed Jan, Arlene G. MacDougall, Lena Palaniyappan, Liisa Jaakkimainen, Branson Chen, Neo Sawh, Kelly K. Anderson

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcGill UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesDouglas Mental Health University InstituteMcMaster UniversityLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésReferralMedicinePsychiatryPsychosisMedical recordMental healthMoodPrimary careChecklistFamily medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The objectives of this study were (1) to describe the symptoms noted by family physicians during help-seeking visits for early psychosis, relative to a validated screening tool for early psychosis in primary care, and (2) to examine the referral disposition of patients meeting the screening tool cut-off. Methods We constructed a retrospective cohort of Ontario residents aged 14–35 years with an incident diagnosis of non-affective psychotic disorder between 2005–2015 in health administrative data, and at least one visit in the Electronic Medical Record Primary Care database during the 6 months prior to the date of psychotic disorder diagnosis ( n = 572). We abstracted symptoms of psychosis noted by the family physician in the electronic medical records and compared these to the Primary Care Checklist (PCCL) for early psychosis. Results The most frequent PCCL items noted were “tension or nervousness” (13.3%), “depressive mood” (12.5%), “increased stress or deterioration in functioning” (7.5%), and “sleep difficulties” (6.6%). The PCCL cut-off was met by 187 patients (33%) across 327 visits (8%). A greater proportion of visits meeting the PCCL cut-off had psychosis noted as the main presenting issue (55.4% vs. 6.8%) and resulted in referral to mental health services (33.3% vs. 6.0%) than those not meeting the cut-off. However, two in three visits where the screening cut-off for early psychosis was met did not result in a referral to mental health services. Discussion The findings of this study suggest that family physicians may benefit from a screening tool when early psychosis is suspected to improve identification and guide referral practices.

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)0,006
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,268 · 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
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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