From Talk to Action: Mapping the Diagnostic Process in Psychiatry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – There is a paucity of research that examines how diagnostic decisions are made by psychiatrists. Moreover, previous work in the area tends to be grounded in labeling theory, which highlights the conflict-based nature of diagnosis. The goal of this research is to examine the utility and benefits of diagnosis to psychiatrists' everyday work.Methodology – Using institutional ethnography (IE), I undertook a small-scale interview-based study that documented the diagnostic processes of three psychiatrists in Calgary, Alberta, Canada. The IE-based goals of the study were to: (1) identify what texts were employed during the diagnostic process, (2) map sequences of action and text that coordinated psychiatric decision-making, and (3) theorize the utility of diagnosis for the everyday work of psychiatrists.Findings – The analysis demonstrates how diagnosis can be understood as a valuable work process that produces a standardized diagnostic story in order to bring an individual's experiences of distress into relation with psychiatrists' daily practices, and institutional discourses more generally.Limitations – Although IE-based research does not depend on large sample sizes for analytic accuracy, results from the current study need to be replicated because of the limited number of interview participants and to examine whether the diagnostic process is generalizable to other settings.Social implications – This research challenges the idea that standardization through diagnosis is a negative process and highlights the value of diagnostic decision-making in the daily work of psychiatrists.
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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 | 0,014 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,026 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».