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Enregistrement W2048616664 · doi:10.1002/eat.10261

Report of the National Institutes of Health workshop on overcoming barriers to treatment research in anorexia nervosa

2004· article· en· W2048616664 sur OpenAlexaff
W. Stewart Agras, Harry Brandt, Cynthia M. Bulik, Regina Dolan‐Sewell, Christopher G. Fairburn, Katherine A. Halmi, David B. Herzog, David C. Jimerson, Allan S. Kaplan, Walter H. Kaye, Daniel Le Grange, James Lock, James E. Mitchell, Matthew V. Rudorfer, Linda L. Street, Ruth H. Striegel‐Moore, Kelly M. Vitousek, B. Timothy Walsh, Denise E. Wilfley

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Eating Disorders · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnorexia nervosaPsychological interventionEating disordersSession (web analytics)PsychiatryPsychologyPsychotherapistMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Anorexia nervosa (AN) is associated with serious medical morbidity and has the highest mortality rate of all psychiatric disorders. The National Institutes of Health (NIH) Workshop on Overcoming Barriers to Treatment Research in Anorexia Nervosa convened on September 26-27, 2002 to address the dearth of treatment research in this area. The goals of this workshop were to discuss the stages of illness and illness severity, pharmacologic interventions, psychological interventions, and methodologic considerations. METHOD: The program consisted of a series of brief presentations by moderators, each followed by a discussion of the topic by workshop participants, facilitated by the session chair. RESULTS: This report summarizes the major discussions of these sessions and concludes with a set of recommendations related to the development of treatment research in AN based on these findings. DISCUSSION: It is crucial that treatment research in this area be prioritized.

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0050,013
Intégrité de la recherche0,0120,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,359 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

Citations168
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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