Персоніфікована система терапії стрес-асоційованих розладів у осіб, які постраждали від бойових дій
Notice bibliographique
Résumé
Цитуйте українською у Ванкувер стилі: Зеленська КО. Персоніфікована система терапії стрес-асоційованих розладів у осіб, які постраждали від бойових дій. Медицина сьогодні і завтра. 2023;92(2):54-61.https://doi.org/10.35339/msz.2023.92.2.zel Архівовано: https://doi.org/10.5281/zenodo.14947701 Резюме За розрахунками Міністерства охорони здоров'я нашої країни, у зв’язку з війною у 15 млн громадян України можуть згодом з’явитися розлади психіки. Від 3 до 4 млн осіб будуть потребувати психофармакологічного лікування. У свою чергу розлади психіки можуть спричинити появу хімічних залежностей, загострення хронічних серцево-судинних захворювань та прискорити розвиток онкологічних. Дослідження було проведене для розробки персоніфікованої системи терапії стрес-асоційованих розладів у осіб, які постраждали від бойових дій. Було обстежено 299 чоловіків і жінок середнього віку (30,6±4,7) років, хворих на непсихотичні психічні розлади, з використанням анамнестичного, клініко-психопатологічного та психодіагностичного методів. За результатами психодіагностичного дослідження з використанням шкал Гамільтона та госпітальної у обстежених хворих спостерігалось зниження показників тривоги та депресії; зниження показників інтенсивності клінічних проявів за Міссісіпською шкалою посттравматичного стресового розладу та зниження показників за шкалами «вторгнення» та «уникнення» за шкалою оцінки впливу травматичної події; відновлення соціальної активності та покращення якості життя пацієнтів на стрес-асоційовані розлади. Ключові слова: тривога, депресія, ПТСР, психотерапія, психоосвіта, фармакотерапія. Cite in English in Vancouver style: Zelenska KO. Personalized system of therapy of stress-related disorders in persons affected by combat actions. Medicine Today and Tomorrow. 2023;92(2):54-61.https://doi.org/10.35339/msz.2023.92.2.zel [in Ukrainian]. Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.14947701 Abstract According to estimates by the Ministry of Health of our country, 15 million citizens of Ukraine may eventually develop mental disorders, and 3 to 4 million people will need psychopharmacological treatment as a result of the war. In turn, mental disorders can have an exacerbation and affect the course of chronic diseases of the population, such as cancer, cardiovascular diseases, and of course, no one excludes addictions or the development of bad habits. The aim of the study was to develop a personalized system for the treatment of stress-related disorders in people affected by military operations. The study involved 299 patients with non-psychotic mental disorders, both sexes, with an average age of (30.6±4.7) years. We also used the following research methods: anamnestic, clinical and psychopathological, and psychodiagnostic. According to the results of the psychodiagnostic study, the examined patients showed a decrease in anxiety and depression according to the Hamilton Anxiety and Depression Scale and anxiety and depression according to the hospital scale; reduction in the intensity of clinical manifestations on the Mississippi Posttraumatic Stress Disorder Scale and a significant decrease in the intrusion and avoidance scores on the traumatic event impact assessment scale; restoration of social activity and improvement of the quality of life of patients with stress-related disorders. According to the scale for assessing the impact of an Impact of Event Scale - Revised in all three groups (military, volunteers, resettles), the indicators of the subscales "intrusion", "avoidance", "arousal" showed a decrease in the indicators of these subscales. Using the developed program, we noted positive dynamics of the mental state, namely a rapid reduction of anxiety and depressive symptoms, normalization of the sleep-wake cycle, restoration of social activity and improvement of the quality of life of patients. Keywords: anxiety, depression, PTSD, psychotherapy, psychoeducation, pharmacotherapy.
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 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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,029 |
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 ».