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Enregistrement W2010965472 · doi:10.1016/j.eurpsy.2014.09.107

Implication des usagers et des aidants dans le développement de la classification des troubles mentaux et du comportement, CIM-11

2014· article· fr· W2010965472 sur OpenAlexaffabout
M. Marsili, Anne‐Claire Stona, Déborah Sebbane, Marc Laporta, J.-L. Roelandt

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Health and Social Inequalities
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte L’Organisation mondiale de la santé (OMS) a inscrit la participation de tous les acteurs concernés par la classification internationale des maladies (CIM) dans son processus de révision. L’implication des usagers et des aidants jusque-là partielle, est de plus en plus importante et implique une nouvelle méthodologie de révision où leurs rôles ne soient pas annexes mais essentiels, tout en respectant le cadre contraint de la révision. Des travaux préliminaires menés à Lille et à Montréal ont souligné l’importance de travailler avec les usagers et aidants sur les lignes directrices de la CIM et sur l’intégration d’éléments contextuels à la classification. Objectifs – Garantir la participation des usagers et aidants au processus de révision de la CIM. – Intégrer des éléments contextuels à la classification. – Proposer des recommandations à l’OMS permettant d’aboutir à une classification des troubles mentaux et du comportement compréhensible et acceptable par toutes les parties prenantes. Méthode Étude internationale, formative et participative, multicentrique, conduite auprès des usagers, des aidants et des professionnels volontaires entre 2014 et 2015. Axes : – intégration d’éléments contextuels dans la classification des troubles mentaux et du comportement; – relecture de la classification sur le spectre de la schizophrénie et autres troubles psychotiques primaires. Recueil des données : utilisation d’une triangulation de méthodes : – réunions de travail et focus groupes; – analyse de documents; – questionnaire électronique. Analyse des données Réalisation d’une analyse statistique, d’une analyse de contenu, et création de cartes mentales Résultats attendus Des recommandations claires et précises pour l’OMS seront élaborées à l’issue de ce projet. Celles-ci devront permettre d’aboutir à une classification des troubles mentaux et du comportement compréhensible et acceptable par toutes les parties prenantes, et sur le long-terme moins stigmatisante pour les usagers et aidants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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