Psychopathology,illness representation and patterns of healthcare utilization in functional neurologic disorders: significant factors for consultation-liaison psychiatry and psychiatric rehabilitation
Bibliographic record
Abstract
Background: I disturbi neurologici funzionali (FND), noti anche come disturbo di conversione (CD), sono un gruppo di condizioni caratterizzate da sintomi neurologici che non sono causati da una malattia neurologica sottostante o da un'anomalia strutturale. Queste condizioni sono caratterizzate da un elevato carico di sintomi, una bassa qualità della vita e un elevato utilizzo dell'assistenza sanitaria. Metodi: 48 pazienti con diagnosi accertata di FND inviati per visita psichiatrica sono stati reclutati e valutati utilizzando il Brief Symptom Inventory-53 (BSI-53), Scale for Suicide Ideation (SSI), Toronto Alexithymia Scale (TAS), Adult Attachment Style ( ASQ), Childhood Trauma Questionnaire (CTQ), Brief Illness Perception Questionnaire (BIPQ), Short Form-12 Health Survey (SF-12), Life Event Checklist e Fatigue Severity Scale (FSS). I pazienti sono stati inoltre sottoposti al Colloquio Clinico Strutturato per il Modello Alternativo per i Disturbi di Personalità del DSM-5 (SCID-5-AMPD) Modulo I. I dati inerenti gli accessi in pronto soccorso (PS), le visite mediche specialistiche e gli esami strumentali durante l’anno precedente e, per 26 pazienti, al follow up di un anno, sono stati registrati utilizzando i database elettronici dei sistemi informatici locali. Risultati: gli alti utilizzatori di PS al follow-up di un anno hanno mostrato un peggiore funzionamento nei domini della personalità e livelli più elevati di suicidalità. Convinzioni specifiche di malattia al baseline sono risultate associate a modelli di utilizzo dell'assistenza sanitaria al follow-up. Circa un terzo (29,2%) dei pazienti era affetto da sintomi psicopatologici attivi e il 12% era considerato a rischio di suicidio. Un numero significativo di pazienti (42,6%) aveva una storia di gravi abusi infantili.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".