Персоніфікована система терапії стрес-асоційованих розладів у осіб, які постраждали від бойових дій
Bibliographic record
Abstract
Цитуйте українською у Ванкувер стилі: Зеленська КО. Персоніфікована система терапії стрес-асоційованих розладів у осіб, які постраждали від бойових дій. Медицина сьогодні і завтра. 2023;92(2):54-61.https://doi.org/10.35339/msz.2023.92.2.zel Архівовано: https://doi.org/10.5281/zenodo.14947701 Резюме За розрахунками Міністерства охорони здоров'я нашої країни, у зв’язку з війною у 15 млн громадян України можуть згодом з’явитися розлади психіки. Від 3 до 4 млн осіб будуть потребувати психофармакологічного лікування. У свою чергу розлади психіки можуть спричинити появу хімічних залежностей, загострення хронічних серцево-судинних захворювань та прискорити розвиток онкологічних. Дослідження було проведене для розробки персоніфікованої системи терапії стрес-асоційованих розладів у осіб, які постраждали від бойових дій. Було обстежено 299 чоловіків і жінок середнього віку (30,6±4,7) років, хворих на непсихотичні психічні розлади, з використанням анамнестичного, клініко-психопатологічного та психодіагностичного методів. За результатами психодіагностичного дослідження з використанням шкал Гамільтона та госпітальної у обстежених хворих спостерігалось зниження показників тривоги та депресії; зниження показників інтенсивності клінічних проявів за Міссісіпською шкалою посттравматичного стресового розладу та зниження показників за шкалами «вторгнення» та «уникнення» за шкалою оцінки впливу травматичної події; відновлення соціальної активності та покращення якості життя пацієнтів на стрес-асоційовані розлади. Ключові слова: тривога, депресія, ПТСР, психотерапія, психоосвіта, фармакотерапія. Cite in English in Vancouver style: Zelenska KO. Personalized system of therapy of stress-related disorders in persons affected by combat actions. Medicine Today and Tomorrow. 2023;92(2):54-61.https://doi.org/10.35339/msz.2023.92.2.zel [in Ukrainian]. Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.14947701 Abstract According to estimates by the Ministry of Health of our country, 15 million citizens of Ukraine may eventually develop mental disorders, and 3 to 4 million people will need psychopharmacological treatment as a result of the war. In turn, mental disorders can have an exacerbation and affect the course of chronic diseases of the population, such as cancer, cardiovascular diseases, and of course, no one excludes addictions or the development of bad habits. The aim of the study was to develop a personalized system for the treatment of stress-related disorders in people affected by military operations. The study involved 299 patients with non-psychotic mental disorders, both sexes, with an average age of (30.6±4.7) years. We also used the following research methods: anamnestic, clinical and psychopathological, and psychodiagnostic. According to the results of the psychodiagnostic study, the examined patients showed a decrease in anxiety and depression according to the Hamilton Anxiety and Depression Scale and anxiety and depression according to the hospital scale; reduction in the intensity of clinical manifestations on the Mississippi Posttraumatic Stress Disorder Scale and a significant decrease in the intrusion and avoidance scores on the traumatic event impact assessment scale; restoration of social activity and improvement of the quality of life of patients with stress-related disorders. According to the scale for assessing the impact of an Impact of Event Scale - Revised in all three groups (military, volunteers, resettles), the indicators of the subscales "intrusion", "avoidance", "arousal" showed a decrease in the indicators of these subscales. Using the developed program, we noted positive dynamics of the mental state, namely a rapid reduction of anxiety and depressive symptoms, normalization of the sleep-wake cycle, restoration of social activity and improvement of the quality of life of patients. Keywords: anxiety, depression, PTSD, psychotherapy, psychoeducation, pharmacotherapy.
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 | 0.005 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.058 | 0.029 |
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".