�븳援��삎 怨듯솴�옣�븷 �빟臾쇱튂猷� �븣怨좊━�벉, 2008 : 珥덇린移섎즺�쟾�왂
Notice bibliographique
Résumé
The Korean Association of Anxiety Disorders developed a Korean treatment algorithm for panic disorder to help clinicians make treatment decisions. This study investigated a consensus about initial treatment strategies as part of developing a medication algorithm for panic disorders in Korea. Methods竊숥ased on current treatment algorithms published by the American Psychiatric Association, the National Institute for Clinical Excellence,\n\nand the Canadian Psychiatric Association, we developed questionnaires about initial treatment strategies for patients with panic disorder. Fifty-four experts in panic disorder answered the questionnaires. We classified\n\nexpert opinions into three categories (first-, second-, and third-line treatment strategies) by ��2 tests. Results竊숤ntidepressants and anxiolytics were recommended as first-line strategies for the initial treatment of panic disorder. A combination of medical treatment and cognitive-behavioral therapy was also recommended for more severe cases. Paroxetine, escitalopram, alprazolam, and clonazepam were preferred from among many anti-panic drugs. The mean starting dose of anti-panic drugs in the initial treatment for panic disorder was relatively lower than that for such other psychiatric illnesses as major depressive disorder. Conclusion竊숿hese results, reflecting recent studies and clinical experiences, may provide guidelines about initial treatment strategies for panic disorder.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».