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Enregistrement W2256276693 · doi:10.9758/cpn.2016.14.1.17

Therapeutic Misconception in Psychiatry Research: A Systematic Review

2016· review· en· W2256276693 sur OpenAlexaff
Ivan SK Thong, Meng Yee Foo, Min Yi Sum, Benjamin Capps, Tih-Shih Lee, Calvin Wai-Loon Ho, Kang Sim

Notice bibliographique

RevueClinical Psychopharmacology and Neuroscience · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychiatryClinical psychologyCognitionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Therapeutic misconception (TM) denotes the phenomenon in which research subjects conflate research purpose, protocols and procedures with clinical treatment. We examined the prevalence, contributory factors, clinical associations, impact, and collated solutions on TM within psychiatric research, and made suggestions going ahead. Literature search for relevant empirical research papers was conducted until February 2015. Eighty-eight reports were extracted, of which 31 were selected, summarised into different headings for discussion of implications and collated solutions of TM. We found variable and high rates of TM (ranging from 12.5% to 86%) in some psychiatry research populations. Contributory factors to TM included perceived medical roles of researchers, media, research setting and subject factors. Greater TM in affective, neurodevelopmental and psychotic spectrum conditions were associated with demographic variables (such as lower education, increased age), clinical factors (such as poor insight, cognitive deficits, increased symptoms, poorer self-rated quality of health), and social functioning (such as decreased independence). Inattention to TM may lead to frustration, negative impression and abandonment of participation in psychiatry research. Strategies such as the employment of a neutral educator during the informed consent process and education modules may be effective in addressing TM. Further research is warranted to examine the different TM facets, specific clinical correlates and more effective management strategies.

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 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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,009
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 Opus0,794
Tête enseignante GPT0,734
Écart entre enseignants0,060 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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