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Enregistrement W2055168136 · doi:10.1176/pn.39.6.0020a

French Psychiatrist Promotes Fatty Acids For Depression Care

2004· article· en· W2055168136 sur OpenAlexaboutno aff
Joan Arehart-Treichel

Notice bibliographique

RevuePsychiatric News · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcoholism and Thiamine Deficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)NothingAnxietyPsychiatryPsychologyMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Back to table of contents Previous article Next article International NewsFull AccessFrench Psychiatrist Promotes Fatty Acids For Depression CareJoan Arehart-TreichelJoan Arehart-TreichelPublished Online:19 Mar 2004https://doi.org/10.1176/pn.39.6.0020aSome scientific evidence suggests that omega-three fatty acids can counter depression and perhaps bipolar disorder (Psychiatric News, August 3, 2001; January 16). But in France, interest in the omega-three fatty acids is extending far beyond the scientific lab.French psychiatrist David Servan-Schreiber, M.D., has written a best-selling book called Guérir—le stress, l'anxiété, et la dépression sans médicaments ni psychanalyse ( To Heal—Stress, Anxiety, and Depression Without Medication and Without Psychoanalysis).In this book, he touts the omega-three fatty acids as a natural treatment for depression. So far, the book has sold some 380,000 copies and has prompted a number of French people to buy omega-three fatty acids, according to a February 18 French television report.Servan-Schreiber is quoted as saying on a University of Laval, Quebec, Web site: "Antidepressants are a great discovery, and they are very useful in certain cases. My book is against nothing. It is for research into efficacious natural methods and for their integration into the practice of medicine." ▪ ISSUES New Archived

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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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,280 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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