Neurobiological narratives: experiences of mood disorder through the lens of neuroimaging
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many scientists, healthcare providers, policymakers and patients are awaiting in anticipation the application of biomedical technologies such as functional neuroimaging for the prediction, diagnosis and treatment of mental disorders. The potential efficacy of such applications is controversial, and functional neuroimaging is not yet routinely used in psychiatric clinics. However, commercial ventures and enthusiastic reporting indicate a pressing need to engage with the social and ethical issues raised by clinical translation. There has been little investigation of how individuals living with mental illness view functional neuroimaging, or of the potential psychological impacts of its clinical use. We conducted 12 semi-structured interviews with adults diagnosed with major depression or bipolar disorder, probing their experiences with mental health care and their perspectives on the prospect of receiving neuroimaging for prediction, diagnosis and planning treatment. The participants discussed the potential role of neuroimages in (i) mitigating stigma; (ii) supporting morally loaded explanations of mental illness due to an imbalance of brain chemistry; (iii) legitimising psychiatric symptoms, which may have previously been de-legitimised since they lacked objective representation, through objective representations of disorder; and (iv) reifying DSM-IV-TR disorder categories and links to identity. We discuss these anticipated outcomes in the context of participant lived experience and attitudes to biologisation of mental illness, and argue for bringing these voices into upstream ethics discussion.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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