Essentials of psychoanalytic process and change: how can we investigate the neural effects of psychodynamic psychotherapy in individualized neuro-imaging?
Notice bibliographique
Résumé
The paper focuses on the essentials of psychoanalytic process and change and the question of how the neural correlates and mechanisms of psychodynamic psychotherapy can be investigated. The psychoanalytic approach aims at enabling the patient to "remember, repeat, and work through" concerning explicit memory. Moreover, the relationship between analyst and patient establishes a new affective configuration which enables a reconstruction of the implicit memory. If psychic change can be achieved it corresponds to neuronal transformation. Individualized neuro-imaging requires controlling and measuring of variables that must be defined. Two main methodological problems can be distinguished: the design problem addresses the issue of how to account for functionally related variables in an experimentally independent way. The translation problem raises the question of how to bridge the gaps between different levels of the concepts presupposed in individualized neuro-imaging (e.g., the personal level of the therapist and the client, the neural level of the brain). An overview of individualized paradigms, which have been used until now is given, including Operationalized Psychodynamic Diagnosis (OPD-2) and the Maladaptive Interpersonal Patterns Q-Start (MIPQS). The development of a new paradigm that will be used in fMRI experiments, the "Interpersonal Relationship Picture Set" (IRPS), is described. Further perspectives and limitations of this new approach concerning the design and the translation problem are discussed.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,010 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».