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Enregistrement W2164020248 · doi:10.1177/070674370404901003

Explaining Medically Unexplained Symptoms

2004· review· en· W2164020248 sur OpenAlexafffundvenue
Laurence J. Kirmayer, Danielle Groleau, Karl Looper, Melissa Dominicé Dao

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSomatizationPsychogenic diseasePsychosocialDistressReferralPsychologyCausationCausality (physics)Sick rolePsychosomaticsClinical psychologyPsychiatryAnxietyMedicineMEDLINEFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with medically unexplained symptoms comprise from 15% to 30% of all primary care consultations. Physicians often assume that psychological factors account for these symptoms, but current theories of psychogenic causation, somatization, and somatic amplification cannot fully account for common unexplained symptoms. Psychophysiological and sociophysiological models provide plausible medical explanations for most common somatic symptoms. Psychological explanations are often not communicated effectively, do not address patient concerns, and may lead patients to reject treatment or referral because of potential stigma. Across cultures, many systems of medicine provide sociosomatic explanations linking problems in family and community with bodily distress. Most patients, therefore, have culturally based explanations available for their symptoms. When the bodily nature and cultural meaning of their suffering is validated, most patients will acknowledge that stress, social conditions, and emotions have an effect on their physical condition. This provides an entree to applying the symptom-focused strategies of behavioural medicine to address the psychosocial factors that contribute to chronicity and disability.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,304
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations411
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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