MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7066639488

Indicis suïcides en pacients amb dermatitis atòpica

2022· dissertation· ca· W7066639488 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRepositori ObertUDL (University of Lleida) · 2022
Typedissertation
Languageca
FieldMedicine
TopicDermatology and Skin Diseases
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTobacco useExfoliative cytologySkin test
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introducció: Els pacients diagnosticats amb dermatitis atòpica conviuen amb unes condicions dermatològiques que poden desenvolupar una afectació psicològica. Per això, aquesta tipologia de pacient es pot trobar en situacions on requereixi d’ajuda per afrontar la seva malaltia. Avui dia el sistema no aconsegueix donar suport i pot haver un augment de l’estrès i l’ansietat arribant a situacions d’ideació suïcida.
\nObjectius: En aquest treball, l’objectiu principal és determinar si existeix relació entre la dermatitis atòpica i els indicis suïcides.
\nMetodologia: Es du a terme una revisió de la bibliografia segons Arskey a les bases de dades de PubMed, Cinhal i PsycInfo en els últims 15 anys amb limitacions de llengua (català, castellà i anglès). S’ha utilitzat l’escala de Newcastle-Ottawa Scale (NOS) i l’escala ROBIS per valorar la qualitat dels articles seleccionats i el risc de biaix.
\nResultats: S’han obtingut 104 articles de les tres bases de dades fetes servir i després d’extreure els duplicats i aplicar els criteris d’inclusió s’han seleccionat 21 articles. Aquests han sigut analitzats observant els factors associats com el gènere, la situació socioeconòmica, l’ansietat, la depressió, el son i el descans, entre d’altres.
\nConclusions: Les dades obtingudes de la revisió sistematitzada afirmen l’associació de la dermatitis atòpica i els indicis suïcides. Es necessari continuar investigant per poder aconseguir plans de cures que previnguin aquestes situacions.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.062

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.002

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.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.231
Teacher spread0.226 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueRepositori ObertUDL (University of Lleida)Same topicDermatology and Skin DiseasesFrench-language works237,207