Interest psychometric tests in psychiatric consultation prior to operation of candidates for bariatric surgery in Martinique
Bibliographic record
Abstract
INTRODUCTION : La chirurgie bariatrique est efficace pour traiter les patients obèses morbides. Certaines comorbidités psychiatriques pouvant être un critère d exclusion pour la chirurgie, il pourrait exister un biais de non divulgation des symptômes dans le but d obtenir l accord du psychiatre. L objectif principal de cette étude est connaître l utilité de proposer des tests psychométriques en consultation psychiatrique préopératoire comme aide à la détection de comorbidités psychiatriques et à l amélioration de la prise en charge.METHODE : Etude monocentrique, anonyme et non interventionnelle visant à améliorer la prise en charge des patients candidats à la chirurgie bariatrique. Entre mars et octobre 2012, inclusion en deux temps de patients candidats à la chirurgie bariatrique, d abord avec un entretien clinique ouvert, puis avec un entretien clinique structuré (MINI).RESULTATS : Inclusion de 28 patients, avec un âge moyen de 37 ans, et un IMC moyen de 43.2 kg/m . Deux tiers (60,7%) des patients présentaient au moins un trouble actuel ou passé au MINI contre un tiers (32,1%) au cours de l entretien clinique, sans différence significative entre les deux groupes (p=0.2). Par contre il est significativement plus sensible pour la détection des troubles anxieux (p=0.02).CONCLUSION : Utiliser un entretien structuré au cours de la consultation psychiatrique préopératoire permet d identifier un plus grand nombre de troubles psychiatriques et semble réduire le risque de non divulgation . Nous proposons un nouveau auto-questionnaire, basé sur le MINI, afin d aider à la détection des comorbidités psychiatriques, afin de diminuer ce biais de non divulgation
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".