Notice bibliographique
Résumé
Many psychiatrists have endorsed the idea of evidence-based psychiatry, the application of the principles of evidence-based medicine (EBM) to psychiatric practice. Proponents of an evidence-based approach to psychiatry hope that if practice is driven by "hard" scientific data, there will be greater potential to help patients. In other words, advocates of evidence-based psychiatry aim to bolster psychiatry's ethical standing through scientific evidence. Can EBM provide this ethical substantiation to psychiatry? This article provides an overview of some of the main ethical issues within psychiatry and examines three interrelated questions: (1) to which ethical values is EBM committed? (2) which ethical theory is reflected in these values? and (3) can these values and theories resolve existing ethical issues in psychiatry? EBM strives for the "greatest good for the greatest number," where good is defined as improved health. This utilitarian orientation cannot, however, address critical areas of moral importance for psychiatry, such as how its practitioners differentiate normal from abnormal, how they determine which forms of suffering should be alleviated through psychiatric means, and when involuntary intervention is ethically justified. The ethical principles implicit in EBM are too limited to serve as an ethical basis for psychiatry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,096 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,080 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».