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Enregistrement W2281272257 · doi:10.1177/070674371506001203

Evidence-Based Practice: Separating Science from Pseudoscience

2015· review· en· W2281272257 sur OpenAlexafffundvenue
Catherine M. Lee, John Hunsley

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2015
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesHealth CanadaCanadian Psychological Association
Mots-clésPseudoscienceIntervention (counseling)Evidence-based practiceScientific evidenceEvidence-based medicinePsychologyPromotion (chess)Best practiceClinical PracticePsychotherapistMedical educationAlternative medicineMedicinePsychiatryEpistemologyFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence-based practice (EBP) requires that clinicians be guided by the best available evidence. In this article, we address the impact of science and pseudoscience on psychotherapy in psychiatric practice. We describe the key principles of evidence-based intervention. We describe pseudoscience and provide illustrative examples of popular intervention practices that have not been abandoned, despite evidence that they are not efficacious and may be harmful. We distinguish efficacy from effectiveness, and describe modular approaches to treatment. Reasons for the persistence of practices that are not evidence based are examined at both the individual and the professional system level. Finally, we offer suggestions for the promotion of EBP through clinical practice guidelines, modelling of scientific decision making, and training in core skills.

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)0,005
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,307 · 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'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

Citations36
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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