Psychopathology,illness representation and patterns of healthcare utilization in functional neurologic disorders: significant factors for consultation-liaison psychiatry and psychiatric rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Background: I disturbi neurologici funzionali (FND), noti anche come disturbo di conversione (CD), sono un gruppo di condizioni caratterizzate da sintomi neurologici che non sono causati da una malattia neurologica sottostante o da un'anomalia strutturale. Queste condizioni sono caratterizzate da un elevato carico di sintomi, una bassa qualità della vita e un elevato utilizzo dell'assistenza sanitaria. Metodi: 48 pazienti con diagnosi accertata di FND inviati per visita psichiatrica sono stati reclutati e valutati utilizzando il Brief Symptom Inventory-53 (BSI-53), Scale for Suicide Ideation (SSI), Toronto Alexithymia Scale (TAS), Adult Attachment Style ( ASQ), Childhood Trauma Questionnaire (CTQ), Brief Illness Perception Questionnaire (BIPQ), Short Form-12 Health Survey (SF-12), Life Event Checklist e Fatigue Severity Scale (FSS). I pazienti sono stati inoltre sottoposti al Colloquio Clinico Strutturato per il Modello Alternativo per i Disturbi di Personalità del DSM-5 (SCID-5-AMPD) Modulo I. I dati inerenti gli accessi in pronto soccorso (PS), le visite mediche specialistiche e gli esami strumentali durante l’anno precedente e, per 26 pazienti, al follow up di un anno, sono stati registrati utilizzando i database elettronici dei sistemi informatici locali. Risultati: gli alti utilizzatori di PS al follow-up di un anno hanno mostrato un peggiore funzionamento nei domini della personalità e livelli più elevati di suicidalità. Convinzioni specifiche di malattia al baseline sono risultate associate a modelli di utilizzo dell'assistenza sanitaria al follow-up. Circa un terzo (29,2%) dei pazienti era affetto da sintomi psicopatologici attivi e il 12% era considerato a rischio di suicidio. Un numero significativo di pazienti (42,6%) aveva una storia di gravi abusi infantili.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».