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Enregistrement W4415619271 · doi:10.1002/hem3.70232

Choosing words wisely: Language, metaphor, and psychological challenges after pulmonary embolism

2025· article· en· W4415619271 sur OpenAlexaff
Gerard Gurumurthy, Jecko Thachil, Kerstin de Wit, Stephen P. Hibbs

Notice bibliographique

RevueHemaSphere · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensMcMaster UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésHypervigilanceAnxietyDepression (economics)Mental healthNormativePopulationCohortPerspective (graphical)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionally, clinical follow-up after pulmonary embolism (PE) has focused on medical therapy: the length of time a patient is anticoagulated, type and dose of anticoagulant, and mitigation of bleeding risk.There is often limited time to address other factors in a patient's recovery and wellbeing.However, when asked, patients describe a negative emotional burden which can persist years after the diagnosis, even when their management and physical recovery has been uncomplicated.1,2 Fear, anxiety, and hypervigilance are faced by many PE patients but are often unexplored in clinical encounters. 2 The choice of language used by healthcare professionals can inflame these psychological challenges or create space for them to be articulated and better understood.Here, we explore how clinician language can fail to address psychological consequences of PE and even exacerbate negative mental health.PE survivors frequently endure significant psychological challenges.Studies suggest that roughly 3% of patients meet the criteria for posttraumatic stress disorder at follow-up. 2 A further 21.3% experience clinically significant anxiety and 18.3% report depressive symptoms within 3 months of their event.3 Nearly one in five continue to endure anxiety or depression up to 2 years post-PE.4 This high prevalence of psychological morbidity correlates with a reduction in wider health-related quality-of-life.The mean SF-36 Mental Component Summary score in a cohort of 251 PE survivors was 43.6 ± 19.8 compared to a normative mean of 50. 5 It showed persistent impairments in social functioning, vitality and role-emotional domains relative to age-and sex-matched population norms.5 CLINICIAN LANGUAGE AT THE POINT OF DIAGNOSISPE can induce a sense of fear and anxiety among healthcare staff.This is especially common when the condition is first recognised.This anxiety may be transferred to patients through a number of ways.6 Sudden, simultaneous attention from a succession of doctors and nurses signals a more serious condition.The sense of fear can be exacerbated when no single healthcare provider sits down with the patient in a quiet | 1 of 3

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeQualitatif
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
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Résumé présentoui

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