Analysis of instruments for the determination of psychiatric comorbidity in adult patients with head trauma
Notice bibliographique
Résumé
En este trabajo de grado titulado “Análisis de instrumentos clínicos para la determinación temprana de comorbilidad psiquiátrica en pacientes adultos con trauma craneoencefálico”, se pretendió identificar, analizar y comparar los diferentes instrumentos, escalas y herramientas disponibles mundialmente, para determinar comorbilidad psiquiátrica posterior a un trauma craneoencefálico. Posteriormente, entregar recomendaciones sobre cuáles de los instrumentos son adecuados para el uso del médico no psiquiatra. La metodología usada fue realizar la búsqueda de literatura en las bases de datos PubMed y ScienceDirect. Se encontraron 124 instrumentos de los cuales 60 estaban validados al español, por lo tanto estos fueron usados para el análisis y comparación entre los mismos. Se concluyó que los instrumentos considerados de mayor utilidad, más completos, fáciles de usar y con los mejores índices psicométricos son: para la detección y orientación diagnóstica psiquiátrica Structured Clinical Interview for DSM-IV Axis I Disorders (SCID-I), para la evaluación de calidad de vida el Quality of Life after Brain Injury QOLIBRI, para evaluar nivel de funcionamiento el Functional Independence Measure FIM, para evaluar los trastornos afectivos son Beck Depression Inventory II, para la evaluación de trastornos de ansiedad y TEPT la Hospital Anxiety and Depression Scale HADS y la Escala Posttraumatic Stress Disorder Checklist - Civilian version, para la evaluación de trastornos cognitivos Montreal Cognitive Assessment MoCA, para trastornos debidos al consumo de alcohol y SPA World Health Organization’s Alcohol Use Disorders Identification Test AUDIT, y finalmente para trastornos del sueño Pittsburgh Sleep Quality Index PSQI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».