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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».