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Enregistrement W4412672443 · doi:10.1017/9781009450966.007

Epidemiology of Catatonia

2025· book-chapter· it· W4412672443 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2025
Typebook-chapter
Langueit
DomaineMedicine
ThématiqueElectroconvulsive Therapy Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatatoniaEpidemiologyMedicinePsychiatryPsychologySchizophrenia (object-oriented programming)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epidemiological studies on catatonia encounter several methodological challenges, and as a result, the historical epoch and clinical context must be carefully considered when estimating its incidence and prevalence. Over the past 70 years, the reported incidence and prevalence of catatonia have significantly declined, influenced by several key historical developments, including the widespread use of antipsychotic medications, shifts in diagnostic criteria, advances in psychiatric care, and changes in the clinical recognition of the disorder. The reclassification of catatonic symptoms as antipsychotic-induced motor side effects, along with the decentralization of psychiatric care and shorter patient observation periods, contributed to this decline. This chapter explores the limitations of epidemiological research on catatonia, particularly regarding its prevalence across diverse patient populations. It provides a detailed analysis of catatonia’s incidence and prevalence in different epochs, various clinical settings, considering factors such as sex ratios, age distribution, ethnicity, and recurrence rates, supported by the most recent scientific evidence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

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