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Enregistrement W115798120 · doi:10.1177/070674371105600509

Le contre-transfert dans le traitement des troubles alimentaires: Recension systématique des écrits

2011· review· fr· W115798120 sur OpenAlexaffvenue
Karine Forget, Daphne Rocha Marussi, Yann Le Corff

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2011
Typereview
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de SherbrookeUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGynecologyPhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectif: Identifier les manifestations du contre-transfert et leurs causes chez les thérapeutes qui traitent des patients souffrant de troubles alimentaires, et faire état des solutions qui ont été proposées pour surmonter les aspects négatifs du contre-transfert dans le but d'améliorer la qualité du traitement. Méthode: À l'aide des principales banques de données en sciences de la santé et psychologie, nous avons repéré les études traitant du contre-transfert dans le traitement des troubles alimentaires. Résultats: Une diversité de manifestations du contre-transfert sont recensées. II appert notamment que les thérapeutes ressentent souvent des affects négatifs au cours du traitement des patients souffrant de troubles alimentaires. Le contre-transfert semble influencé par des facteurs en lien tant avec la maladie qu'avec le patient et le thérapeute. De plus, un contre-transfert négatif peut entraîner des conséquences qui entravent le bon déroulement du traitement. Les principales solutions recensées pour y faire face sont la supervision, la consultation auprès de collègues et le travail en équipe. Conclusions: Plusieurs des facteurs impliqués dans le contre-transfert semblent difficilement modifiables, d'où l'importance d'appliquer des solutions efficaces permettant d'en surmonter les aspects négatifs. Par ailleurs, peu d'études empiriques se sont penchées sur le contre-transfert dans le traitement des troubles alimentaires. Il y a là un champ de recherche fort pertinent mais très peu exploité qui mérite davantage d'attention de la part de la communauté scientifique.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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