Titre : Échelles d'évaluation en psychiatrie

Échelles d'évaluation en psychiatrie : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Interrupted Time Series Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Qu'est-ce qu'une échelle d'évaluation psychiatrique ?

C'est un outil pour quantifier les symptômes et évaluer l'état mental.
Échelles d'évaluation Évaluation psychiatrique
#2

Comment sont-elles utilisées dans le diagnostic ?

Elles aident à établir un diagnostic précis en mesurant les symptômes.
Diagnostic Symptômes
#3

Quels types de troubles peuvent être évalués ?

Elles peuvent évaluer des troubles comme la dépression, l'anxiété, et la schizophrénie.
Troubles mentaux Dépression
#4

Qui peut administrer ces échelles ?

Elles peuvent être administrées par des professionnels de santé qualifiés.
Professionnels de santé Évaluation
#5

Sont-elles standardisées ?

Oui, elles sont souvent standardisées pour assurer la fiabilité des résultats.
Standardisation Fiabilité

Symptômes 5

#1

Quels symptômes mesurent-elles ?

Elles mesurent des symptômes comme l'humeur, l'anxiété, et les comportements.
Symptômes Anxiété
#2

Peuvent-elles évaluer la sévérité des symptômes ?

Oui, elles évaluent la sévérité des symptômes pour guider le traitement.
Sévérité Traitement
#3

Comment les symptômes sont-ils notés ?

Les symptômes sont notés sur une échelle numérique ou descriptive.
Évaluation Notation
#4

Y a-t-il des échelles pour les enfants ?

Oui, certaines échelles sont spécifiquement conçues pour les enfants et adolescents.
Enfants Adolescents
#5

Les symptômes peuvent-ils fluctuer ?

Oui, les symptômes peuvent varier selon les circonstances et le temps.
Fluctuation Symptômes

Prévention 5

#1

Peuvent-elles aider à la prévention des troubles ?

Elles peuvent identifier des symptômes précoces et aider à la prévention.
Prévention Symptômes
#2

Comment sont-elles utilisées en prévention ?

Elles sont utilisées pour détecter des signes précoces et orienter les interventions.
Interventions Détection
#3

Y a-t-il des échelles spécifiques pour la prévention ?

Certaines échelles sont spécifiquement conçues pour évaluer le risque de troubles.
Risque Prévention
#4

Peuvent-elles évaluer le stress ?

Oui, certaines échelles mesurent le stress, un facteur de risque pour les troubles.
Stress Facteurs de risque
#5

Sont-elles utiles pour les populations à risque ?

Oui, elles sont particulièrement utiles pour les populations à risque élevé.
Populations à risque Évaluation

Traitements 5

#1

Comment les échelles influencent-elles le traitement ?

Elles aident à adapter le traitement en fonction de l'évolution des symptômes.
Traitement Évaluation
#2

Peuvent-elles prédire la réponse au traitement ?

Certaines échelles peuvent aider à prédire la réponse au traitement en cours.
Réponse au traitement Prédiction
#3

Sont-elles utilisées pour suivre l'évolution ?

Oui, elles sont souvent utilisées pour suivre l'évolution des symptômes au fil du temps.
Suivi Évolution
#4

Peuvent-elles évaluer l'efficacité d'un traitement ?

Oui, elles permettent d'évaluer l'efficacité des interventions thérapeutiques.
Efficacité Interventions thérapeutiques
#5

Les échelles sont-elles adaptées à tous les traitements ?

Elles peuvent être adaptées à divers traitements, mais pas tous les types.
Traitements Adaptation

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir sans évaluation ?

Sans évaluation, des complications comme l'aggravation des symptômes peuvent survenir.
Complications Symptômes
#2

Les échelles aident-elles à prévenir les complications ?

Oui, elles permettent d'identifier les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent.
Prévention Problèmes
#3

Peuvent-elles identifier des comorbidités ?

Certaines échelles peuvent aider à identifier des comorbidités psychiatriques.
Comorbidités Évaluation
#4

Comment les complications sont-elles évaluées ?

Elles sont évaluées par des scores et des descriptions des symptômes associés.
Évaluation Scores
#5

Les complications affectent-elles le traitement ?

Oui, les complications peuvent nécessiter des ajustements dans le traitement.
Traitement Ajustements

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque sont évalués ?

Les facteurs de risque incluent l'hérédité, le stress et les antécédents médicaux.
Facteurs de risque Antécédents médicaux
#2

Les échelles mesurent-elles l'impact des facteurs environnementaux ?

Oui, elles peuvent évaluer l'impact des facteurs environnementaux sur la santé mentale.
Environnement Santé mentale
#3

Peuvent-elles identifier des comportements à risque ?

Certaines échelles peuvent identifier des comportements à risque liés à la santé mentale.
Comportements à risque Évaluation
#4

Comment les facteurs de risque influencent-ils le traitement ?

Ils peuvent influencer le choix du traitement et la stratégie d'intervention.
Traitement Intervention
#5

Les facteurs de risque sont-ils modifiables ?

Certains facteurs de risque, comme le stress, peuvent être modifiés par des interventions.
Facteurs modifiables Interventions
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 09/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

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Andreas B Hofmann

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Affiliations :
  • University of Zurich, Faculty of Medicine, Psychiatric University Hospital of Zurich, Department of Psychiatry, Psychotherapy and Psychosomatics, Zurich, Switzerland.
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Hanna M Schmid

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • University of Zurich, Faculty of Medicine, Psychiatric University Hospital of Zurich, Department of Psychiatry, Psychotherapy and Psychosomatics, Zurich, Switzerland.
Publications dans "Échelles d'évaluation en psychiatrie" :

Mounira Jabat

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Affiliations :
  • University of Zurich, Faculty of Medicine, Psychiatric University Hospital of Zurich, Department of Psychiatry, Psychotherapy and Psychosomatics, Zurich, Switzerland.
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Nathalie Brackmann

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Affiliations :
  • University of Zurich, Faculty of Medicine, Psychiatric University Hospital of Zurich, Department of Forensic Psychiatry, Zurich, Switzerland.
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Vanessa Noboa

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Affiliations :
  • University of Zurich, Faculty of Medicine, Psychiatric University Hospital of Zurich, Department of Psychiatry, Psychotherapy and Psychosomatics, Zurich, Switzerland; University San Francisco de Quito, Faculty of Medicine, Quito, Ecuador.
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Julio Bobes

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Affiliations :
  • University of Oviedo, Faculty of Medicine, Department of Psychiatry, ISPA, INEUROPA, CIBERSAM, Oviedo, Spain.
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Maria Paz Garcia-Portilla

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Affiliations :
  • University of Oviedo, Faculty of Medicine, Department of Psychiatry, ISPA, INEUROPA, CIBERSAM, Oviedo, Spain.
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Erich Seifritz

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Affiliations :
  • University of Zurich, Faculty of Medicine, Psychiatric University Hospital of Zurich, Department of Psychiatry, Psychotherapy and Psychosomatics, Zurich, Switzerland.
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Stefan Vetter

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Affiliations :
  • University of Zurich, Faculty of Medicine, Psychiatric University Hospital of Zurich, Department of Psychiatry, Psychotherapy and Psychosomatics, Zurich, Switzerland.
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Stephan T Egger

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  • University of Zurich, Faculty of Medicine, Psychiatric University Hospital of Zurich, Department of Psychiatry, Psychotherapy and Psychosomatics, Zurich, Switzerland; University of Oviedo, Faculty of Medicine, Department of Psychiatry, ISPA, INEUROPA, CIBERSAM, Oviedo, Spain. Electronic address: stephan.egger@pukzh.ch.
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Lei Hu

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  • Shandong Mental Health Center, Shandong University, 49 Wen Hua Dong Road, Jinan, 250014 China.
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Ziyang Wang

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Affiliations :
  • School of Medicine, Cheeloo College of Medicine, Shandong University, Jinan, China.
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Yanyun Yang

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  • Department of Educational Psychology and Learning Systems, Florida State University, Tallahassee, FL 32306 USA.
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Xianchen Liu

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  • Center for Public Health Initiatives, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104 USA.
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Cliodhna Hanley

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  • Sligo Mental Health Services, Clarion Rd, Sligo, Ireland.
  • University College Dublin, Dublin, Ireland.
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Faisal Saleem

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  • Sligo Mental Health Services, Clarion Rd, Sligo, Ireland.
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Ignazio Graffeo

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  • Sligo Mental Health Services, Clarion Rd, Sligo, Ireland.
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Geraldine McCarthy

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  • Sligo Mental Health Services, Clarion Rd, Sligo, Ireland.
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Blánaid Gavin

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  • University College Dublin, Dublin, Ireland.
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Sources (10000 au total)

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to analyze trends in suicide rates in Brazil in the period before and after the start of the economic recession.... interrupted time series research using national suicide data recorded in the period between 2012 and 2017 with socioeconomic subgroups analyses. Quasi-Poisson regression model was employed to analyze ... there was an abrupt increase in the risk of suicide after economic recession in the population with less education (12.5%; RR = 1.125; 95%CI: 1.027; 1.232) and in the South Region (17.7%; 1.044; 1.328... the Brazilian economic recession caused different effects on suicide rates, considering social strata, which requires health strategies and policies that are sensitive to the most vulnerable populatio...

Health worker protests and the COVID-19 pandemic: an interrupted time-series analysis.

To assess the impact of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on protests by health workers.... We conducted an interrupted time series analysis of data from 159 countries for 2 years before and after the World Health Organization classified COVID-19 as a pandemic in March 2020, thus between 201... In total, there were 18 322 health worker protests in 133 countries between 2018 and 2022. The number of weekly health worker protests globally increased by 47% (30.1/63.5), an increase of 30.1 protes... The pandemic increased the overall level of health worker protests globally as well as the number of countries experiencing such protests. These protests highlight discontent in the health workforce. ...

Impact of a prenatal screening program on the Down syndrome phenotype: An interrupted time series analysis.

We hypothesized that children with Down syndrome who were born after the implementation of first-trimester combined screening for trisomy 13, 18, and 21 and a second-trimester ultrasound scan in Denma... A nationwide register-based study of all live born singletons with Down syndrome in Denmark from 1995 to 2018. In interrupted time series analyses, we studied the temporal developments in birth biomet... We included 602 singletons with Down syndrome born before and 308 after implementation of the screening program. Z-scores of birthweight and head circumference increased over time before screening, bu... After implementation of a national prenatal screening program, we did not observe a milder Down syndrome phenotype apart from an apparent reduction in the proportion of children with non-severe congen...

Publicly subsidised smoking cessation medicines in times of COVID-19 in Australia: An interrupted time series analysis.

In Australia, the available published literature demonstrated a spike in dispensed prescription medicines after the onset of the COVID-19 pandemic that subsequently returned to expected levels. Smokin... Australia's universal health-care system provides access to government-subsidised medicines via the Pharmaceutical Benefits Scheme and records of dispensed medicines are publicly available on a nation... After an initial spike in medicines at the onset of the pandemic, the monthly rate of prescriptions dispensed for varenicline was predominantly within predicted ranges, while that of NRT patches was p... There has been a differential change in the number of subsidised smoking cessation medicines supplied in Australia since the COVID-19 pandemic, with varenicline prescriptions largely within, and NRT p...

Seasonality of the incidence of bronchiolitis in infants - Brazil, 2016-2022: An interrupted time-series analysis.

To evaluate the seasonality of acute bronchiolitis in Brazil during the 2020-2022 season and compare it with the previous seasons.... Data from the incidence of hospitalizations due to acute bronchiolitis in infants <1 year of age were obtained from the Department of Informatics of the Brazilian Public Health database for the period... Compared to the pre-COVID-19 period, the incidence of hospitalizations related to acute bronchiolitis decreased by 97% during non-pharmacological interventions (March 2020 - August 2021) but increased... This study underscores the significant influence of COVID-19 interventions on acute bronchiolitis hospitalizations in Brazil. The restoration of a seasonal pattern in 2022 highlights the interplay bet...