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Enregistrement W6982576025

Interest psychometric tests in psychiatric consultation prior to operation of candidates for bariatric surgery in Martinique

2013· other· fr· W6982576025 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2013
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical screeningMartiniqueNova scotiaMultidisciplinary team
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION : La chirurgie bariatrique est efficace pour traiter les patients obèses morbides. Certaines comorbidités psychiatriques pouvant être un critère d exclusion pour la chirurgie, il pourrait exister un biais de non divulgation des symptômes dans le but d obtenir l accord du psychiatre. L objectif principal de cette étude est connaître l utilité de proposer des tests psychométriques en consultation psychiatrique préopératoire comme aide à la détection de comorbidités psychiatriques et à l amélioration de la prise en charge.METHODE : Etude monocentrique, anonyme et non interventionnelle visant à améliorer la prise en charge des patients candidats à la chirurgie bariatrique. Entre mars et octobre 2012, inclusion en deux temps de patients candidats à la chirurgie bariatrique, d abord avec un entretien clinique ouvert, puis avec un entretien clinique structuré (MINI).RESULTATS : Inclusion de 28 patients, avec un âge moyen de 37 ans, et un IMC moyen de 43.2 kg/m . Deux tiers (60,7%) des patients présentaient au moins un trouble actuel ou passé au MINI contre un tiers (32,1%) au cours de l entretien clinique, sans différence significative entre les deux groupes (p=0.2). Par contre il est significativement plus sensible pour la détection des troubles anxieux (p=0.02).CONCLUSION : Utiliser un entretien structuré au cours de la consultation psychiatrique préopératoire permet d identifier un plus grand nombre de troubles psychiatriques et semble réduire le risque de non divulgation . Nous proposons un nouveau auto-questionnaire, basé sur le MINI, afin d aider à la détection des comorbidités psychiatriques, afin de diminuer ce biais de non divulgation

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)0,003
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,275 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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