Un instrument de mesure des progrès cliniques pour des patients psychotiques violents
Bibliographic record
Abstract
Objectifs: La dangerosité des patients psychiatriques est liée à une série de facteurs bien documentés dans la littérature. Afin de mieux documenter l'évolution de la dangerosité de patients psychotiques violents qui souffrent pour la plupart de maladies graves et persistantes, nous avons élaboré un instrument de mesure des progrès en traitement. Méthode: L'élaboration de l'instrument s'est appuyée sur les connaissances de la littérature et l'expérience d'une équipe multidisciplinaire. Résultats: L'instrument présente une très bonne fidélité interjuges et, après l'avoir employé 5 ans dans une unité de traitement de l'institut Philippe-Pinel, il se révèle facile à utiliser. Cet instrument permet une évaluation systématique des paramètres cliniques importants permettant de valider l'adhésion au traitement et l'évolution des patients au fil des mois. Il met également à profit les observations au quotidien des différents intervenants de l'équipe multidisciplinaire, l'utilisation d'un langage commun pour le patient et le personnel, la transparence de notre travail face aux patients ainsi que l'dentification claire d'une partie importante des objectifs de traitement. Il apporte également un complément précieux à l'évaluation de la dangerosité. Conclusion: L'instrument de mesure des progrès cliniques (l'IMPC) est un outil pertinent pour la population spécifique des patients psychotiques violents hospitalisés. Il permet de mieux cerner les progrès thérapeutiques et contribue à préciser la dangerosité dans une perspective évolutive. D'autres versions en vue d'un usage en milieu général et externe sont à prévoir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.018 | 0.073 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".