Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment identifier une distribution de Poisson ?
On vérifie si les événements sont rares et indépendants, et on utilise des tests statistiques.
Distribution de PoissonStatistiques
#2
Quels outils statistiques sont utilisés ?
Les tests de chi carré et les tests de Poisson sont couramment utilisés pour l'analyse.
Tests statistiquesAnalyse de données
#3
Quand utiliser la loi de Poisson ?
Elle est utilisée pour modéliser des événements rares comme les accidents ou les maladies.
Événements raresModélisation statistique
#4
Quels sont les critères d'application ?
Les événements doivent être indépendants et se produire à un taux constant dans le temps.
IndépendanceTaux d'événements
#5
Comment vérifier l'adéquation du modèle ?
On compare les données observées avec les données attendues par le modèle de Poisson.
Modèle statistiqueAnalyse de variance
Symptômes
5
#1
Quels symptômes modélise-t-on avec la loi de Poisson ?
On modélise des événements comme des cas de maladies ou des accidents dans un intervalle donné.
SymptômesÉvénements de santé
#2
La loi de Poisson peut-elle prédire des épidémies ?
Oui, elle peut estimer le nombre de cas d'une maladie dans un temps donné, comme une épidémie.
ÉpidémiesPrévision
#3
Quels événements sont souvent analysés ?
Les événements comme les admissions à l'hôpital ou les infections nosocomiales sont analysés.
Admissions hospitalièresInfections nosocomiales
#4
Peut-on modéliser des décès avec cette loi ?
Oui, la loi de Poisson est utilisée pour modéliser le nombre de décès dans une population sur une période.
DécèsDémographie
#5
Quels types de maladies sont concernés ?
Des maladies infectieuses, des accidents et des maladies chroniques peuvent être modélisées.
Maladies infectieusesAccidents
Prévention
5
#1
Comment la loi de Poisson aide-t-elle à la prévention ?
Elle permet d'estimer le risque d'événements indésirables et d'orienter les stratégies de prévention.
PréventionRisque
#2
Peut-on prédire des épidémies avec cette loi ?
Oui, elle aide à prédire le nombre de cas d'épidémies et à planifier des interventions préventives.
Prédiction d'épidémiesInterventions préventives
#3
Quels événements préventifs sont modélisés ?
On modélise des événements comme les vaccinations et les campagnes de sensibilisation.
VaccinationSensibilisation
#4
Comment évaluer l'impact des campagnes ?
On utilise la loi de Poisson pour analyser le nombre de cas avant et après les campagnes de prévention.
Impact des campagnesAnalyse comparative
#5
Quels facteurs influencent la prévention ?
Les facteurs comme le taux de vaccination et l'accès aux soins influencent les résultats préventifs.
Taux de vaccinationAccès aux soins
Traitements
5
#1
Comment la loi de Poisson aide-t-elle en traitement ?
Elle permet d'évaluer l'efficacité des traitements en analysant le nombre d'événements indésirables.
Efficacité des traitementsÉvénements indésirables
#2
Peut-on ajuster les traitements avec cette loi ?
Oui, les données de Poisson aident à ajuster les traitements en fonction des résultats observés.
Ajustement thérapeutiqueRésultats cliniques
#3
Comment évaluer les effets secondaires ?
On utilise la loi de Poisson pour modéliser le nombre d'effets secondaires dans des essais cliniques.
Effets secondairesEssais cliniques
#4
La loi de Poisson influence-t-elle la recherche ?
Oui, elle guide la recherche sur l'impact des traitements en analysant les événements rares.
Recherche médicaleImpact des traitements
#5
Quels traitements sont souvent analysés ?
Les traitements pour les maladies infectieuses et les interventions chirurgicales sont souvent analysés.
Maladies infectieusesInterventions chirurgicales
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent être modélisées ?
On peut modéliser des complications comme les infections post-opératoires ou les effets secondaires.
ComplicationsInfections post-opératoires
#2
Comment la loi de Poisson aide-t-elle à comprendre les complications ?
Elle permet d'analyser la fréquence des complications et d'identifier des facteurs de risque.
Analyse de fréquenceFacteurs de risque
#3
Peut-on prédire des complications avec cette loi ?
Oui, elle aide à prédire le nombre de complications dans des populations spécifiques après un traitement.
PrédictionPopulation spécifique
#4
Quels types de complications sont souvent étudiés ?
Les complications chirurgicales et les effets indésirables des médicaments sont souvent étudiés.
Complications chirurgicalesEffets indésirables
#5
Comment réduire les complications ?
On utilise les données de Poisson pour identifier les risques et améliorer les protocoles de soins.
Réduction des risquesProtocoles de soins
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs influencent la loi de Poisson ?
Les facteurs comme l'âge, le sexe et les antécédents médicaux influencent les événements modélisés.
Facteurs de risqueAntécédents médicaux
#2
Comment identifier les facteurs de risque ?
On analyse les données épidémiologiques pour identifier les facteurs associés à des événements rares.
ÉpidémiologieAnalyse de données
#3
Les comportements influencent-ils les résultats ?
Oui, des comportements comme le tabagisme ou l'alimentation peuvent augmenter les risques d'événements.
Comportements de santéTabagisme
#4
Quels facteurs environnementaux sont considérés ?
Des facteurs comme la pollution et l'accès aux soins de santé sont pris en compte dans l'analyse.
PollutionAccès aux soins
#5
Comment les facteurs de risque sont-ils utilisés ?
Ils sont utilisés pour orienter les politiques de santé publique et les stratégies de prévention.
Politiques de santéStratégies de prévention
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The purpose of this study was to validate the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-5 (DSM-5) Cross-Cutting Symptom Measure (CCSM) as a screening tool for a wide variety of disorders w...
Participants (N = 851) were referred for coordinated specialty care services (mean age = 20.26 years (SD = 2.97); 82.5 % Caucasian, 7.5 % African American, 0.7 % Native American, 0.7 % Pacific Islande...
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The CCSM could provide a first step in screening for multiple disorders; however, it cannot replace structured interviews for making diagnoses related to these conditions....
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People who participated in the 2012-2013 National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions III and reported past 12-month nonmedical use of prescription opioids were included. YAs were 1...
One in 5 people met the DSM-5 OUD diagnostic criteria for OUD within the past 12 months, with the most endorsed criteria being tolerance (17.96%). DIF was identified for 3 criteria, including (1) taki...
These findings suggest that there may be age-related variations in the DSM-5 OUD diagnostic criteria's ability to detect latent OUD. Future research should identify contributing factors and the influe...
There is a scarcity of summarizing data on the epidemiology of insomnia in older persons, especially when diagnosed with international criteria. This study aimed to estimate the prevalence and correla...
Through PubMed/MEDLINE, EMBASE, and Web of Science (WoS), we searched for relevant articles published before June 28, 2023. The risk of bias was weighed using the Joanna Briggs Institute's (JBI's) cri...
We included 18,270 participants across 16 studies. The male/female ratio was 0.89 (12 studies), and the mean age varied from 65.9 to 83.1 years (8 studies). The pooled prevalence of insomnia was 19.6%...
Nearly one in every five old individuals was considered to have insomnia disorder, which was associated with the gender and the existence of mental health and/or somatic conditions....
We registered the protocol in the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) with registration number: CRD42022344675....
The alternative model of personality disorders (AMPD) traits were designed to maintain continuity with the Section II personality disorder (PD) diagnoses by retaining the same clinical information. Wh...
The Impact of Event Scale-Revised (IES-R) is a widely used self-report for assessing posttraumatic stress disorder (PTSD), originally aligned with Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders...
A total of 238 participants recruited from multiple psychiatric centers, including 67 patients with PTSD, 72 patients with psychiatric controls, and 99 healthy controls, were included in the study. Al...
The IES-R demonstrated good internal consistency and a high correlation with the PCL-5. Through factor analysis, 5 distinct dimensions emerged within the IES-R: sleep disturbance, intrusion, hyperarou...
These findings underscore the scale's concurrent validity with the DSM-5 PTSD criteria and its effectiveness as a screening tool. Implementing a cutoff score of 25 on the IES-R can enhance its utility...
