Titre : Échelles d'évaluation en psychiatrie

Échelles d'évaluation en psychiatrie : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Patient Acuity

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

None None

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Andreas B Hofmann

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

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

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

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Affiliations :
  • 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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Affiliations :
  • 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)

Understanding triage assessment of acuity by emergency nurses at initial adult patient presentation: A qualitative systematic review.

Nurses make complex triage decisions within emergency departments, which significantly affect patient outcomes. Understanding how nurses make these decisions and why they deviate from triage algorithm... This qualitative systematic review aimed to understand decision-making processes emergency nurses use to make acuity decisions during triage assessment at initial patient presentation.... Medline, CINAHL and Academic Search Complete were systematically searched to 15th December 2022. Data were analysed using thematic synthesis. Established themes were reviewed with GRADE-CERQual to eva... 28 studies were included in the review. Data analysis uncovered three superordinate themes of holistic reasoning, situational awareness, and informed decision-making. The findings show nurses value ho... This review presents new perspectives on nurses' decision-making processes about patient's acuity. Nurses holistically gather information about patients before translating that information into acuity...

Association between initial presenting level of consciousness and patient acuity - A potential application for secondary triage in emergency ambulance calls.

Conscious state assessment is important for the triage of emergency patients. In this study, we measured the association between ambulance patients' conscious state and high versus lower acuity, with ... Data were analysed from one year of emergency ambulance incidents in Perth, Western Australia. Patient conscious state at the time of paramedic arrival was compared to acuity (based on paramedic asses... The proportion of high acuity patients increased with each step across the consciousness scale. Applying conscious state as a binary predictor of acuity, the largest increases occurred moving the thre... Based on these proportions of high acuity patients, it is reasonable to consider patients with any altered conscious state a high priority. The value of conscious state assessment for predicting acuit...

Use of a Large Language Model to Assess Clinical Acuity of Adults in the Emergency Department.

The introduction of large language models (LLMs), such as Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4; OpenAI), has generated significant interest in health care, yet studies evaluating their performa... To determine whether an LLM can accurately assess clinical acuity in the emergency department (ED).... This cross-sectional study identified all adult ED visits from January 1, 2012, to January 17, 2023, at the University of California, San Francisco, with a documented Emergency Severity Index (ESI) ac... The potential of the LLM to classify acuity levels of patients in the ED based on the ESI across 10 000 patient pairs. Using deidentified clinical text, the LLM was queried to identify the patient wit... Accuracy score was calculated to evaluate the performance of both LLMs across the 10 000-pair sample. A 500-pair subsample was manually classified by a physician reviewer to compare performance betwee... From a total of 251 401 adult ED visits, a balanced sample of 10 000 patient pairs was created wherein each pair comprised patients with disparate ESI acuity scores. Across this sample, the LLM correc... In this cross-sectional study of 10 000 pairs of ED visits, the LLM accurately identified the patient with higher acuity when given pairs of presenting histories extracted from patients' first ED docu...

Redirection of low-acuity emergency department patients to nearby medical clinics using an electronic medical support system: effects on emergency department performance indicators.

Overcrowded emergency departments (EDs) are associated with higher morbidity and mortality and suboptimal quality-of-care. Most ED flow management strategies focus on early identification and redirect... We performed a retrospective observational study in the ED of a Canadian tertiary trauma center where a redirection process for low-acuity patients was implemented. The process was based on a clinical... Of 242,972 ED attendees over the study period, 9546 (8% of 121,116 post-intervention patients) were redirected to a nearby primary medical clinic. After the redirection process was implemented, length... Implementing a redirection process for low-acuity ED patients based on a clinical support system was associated with improvements in two of four ED performance indicators....

"I do not know the advantages of having a general practitioner" - a qualitative study exploring the views of low-acuity emergency patients without a regular general practitioner toward primary care.

Emergency departments (ED) worldwide have to cope with rising patient numbers. Low-acuity consulters who could receive a more suitable treatment in primary care (PC) increase caseloads, and lack of PC... Qualitative semi-structured telephone interviews were conducted with 32 low-acuity ED consulters with no self-reported attachment to a GP. Participants were recruited from three EDs in the city center... Interviewed patients reported heterogeneous factors contributing to their PC utilization behavior and underlying views and experiences. Participants most prominently voiced a rare need for medical ser... Understanding reasons of low-acuity ED patients for GP non-utilization can play an important role in the design and implementation of patient-centered care interventions for PC integration. Increasing... German Clinical Trials Register: DRKS00023480; date: 2020/11/27....

The potential of virtual triage AI to improve early detection, care acuity alignment, and emergent care referral of life-threatening conditions.

To evaluate the extent to which patient-users reporting symptoms of five severe/acute conditions requiring emergency care to an AI-based virtual triage (VT) engine had no intention to get such care, a... A dataset of 3,022,882 VT interviews conducted over 16 months was evaluated to quantify and describe patient-users reporting symptoms of five potentially life-threatening conditions whose pre-triage h... Healthcare intent data was obtained for 12,101 VT patient-user interviews. Across all five conditions a weighted mean of 38.5% of individuals whose VT indicated a condition requiring emergency care ha... AI-based VT may offer a vehicle for early detection and care acuity alignment of severe evolving pathology by engaging patients who believe their symptoms are not serious, and for accelerating care re...

Prediction of Visual Acuity in Patients With Microbial Keratitis.

The purpose of this study was to predict visual acuity (VA) 90 days after presentation for patients with microbial keratitis (MK) from data at the initial clinical ophthalmic encounter.... Patients with MK were identified in the electronic health record between August 2012 and February 2021. Random forest (RF) models were used to predict 90-day VA < 20/40 [visual impairment (VI)]. Predi... One thousand seven hundred ninety-one patients were identified. The presenting logMAR VA was on average 0.86 (Snellen equivalent and standard deviation = 20/144 ± 12.6 lines) in the affected or worse ... RF modeling yielded good sensitivity and specificity to predict VI at 90 days which could guide clinicians about the risk of poor vision outcomes for patients with MK....

Refractive Surgery Patient Characteristics Associated With Satisfaction Scores.

To determine factors influencing patient satisfaction scores in recipients of refractive surgery.... In this prospective survey-based study, patients who had refractive surgery at an outpatient refractive clinic completed a survey of selected questions from the Press Ganey survey and the National Eye... Fifty-three patients were recruited over a 3-year period. Most were male (55%) and middle aged (mean age: 34 years). Eleven percent underwent photorefractive keratectomy surgery and the rest had laser... This study found persistent high patient satisfaction score across a variation of characteristics, suggesting that optimal scores are mainstay after refractive surgery procedures with excellent visual...

Lung function trajectories in patients with idiopathic pulmonary fibrosis.

Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a progressive fibrosing interstitial lung disease characterised by decline in lung function. We evaluated trajectories of forced vital capacity (FVC) and diffusi... Patients with IPF that was diagnosed or confirmed at the enrolling centre in the previous 6 months were enrolled into the IPF-PRO Registry between June 2014 and October 2018. Patients were followed pr... Of 1002 patients in the registry, 941 had ≥ 1 FVC and/or DLco measurement after enrolment. The median (Q1, Q3) follow-up period was 35.1 (18.9, 47.2) months. Overall, mean estimated declines in FVC an... Data from the IPF-PRO Registry suggest a constant rate of decline in lung function over a prolonged period, supporting the inexorably progressive nature of IPF. A graphical abstract summarising the da... NCT01915511....