Formulation de cas dans la psychose débutante : Quels outils pour le travail en équipe?
Bibliographic record
Abstract
Nous présentons d’abord brièvement le programme TIPP et les concepts généraux de la prise en charge précoce dans la psychose débutante. Un des objectifs de l’intervention dans la phase précoce des troubles psychotiques est notamment de proposer des soins spécifiques adaptés à cette phase de la maladie. En début de prise en charge, l’équipe de soins et en particulier le gestionnaire de cas (case manager), chef d’orchestre de la prise en charge, sont confrontés à une quantité importante d’information dont il faut dégager les lignes de forces pour mettre en place une prise en charge adaptée. Cet article propose un modèle qui peut constituer un outil de travail précieux pour les équipes travaillant dans l’intervention précoce pour faire émerger une formulation de cas et synthétiser les situations cliniques des patients, en extraire une histoire qui fasse sens et ainsi faciliter la mise en place d’un projet thérapeutique.
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 | 0.014 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.014 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".