Neuroethics and Psychiatry: New Collaborations for Emerging Challenges
Notice bibliographique
Résumé
“Better sick than lazy,” wrote one respondent on a survey assessing receptivity to diagnostic brain scans for depression. Mental illness, long the domain of psychiatry, may prove to be the first major medical or scientific area to intrude on the average sense of “intuitive dualism” — the conviction that the mind, which can be judged to be lazy, is treated as distinct from the brain, which may be broken when sick. Widespread information about brain scans and promise of targeted new neurotreatments may bring more untreated mental illness into the clinic and increase treatment compliance, if the allure of anything neuro-based helps biologize mental illness and treatments become more tolerable with fewer side effects. Basic and clinical neuroscience research resulting in new technologies and drugs to manipulate the brain and relieve or cure mental illness will compel this merger of psychiatry, neurology, and neurosurgery. These developments herald an era of great hope for patients who may return to a normal life and for practitioners who will have access to more tools for effective diagnosis and treatment. ABOUT THE AUTHORS Emily R. Murphy, PhD, is a Fellow, Center for Law and the Biosciences, Stanford Law School. Judy Illes, PhD, is Professor of Neurology and Canada Research Chair in Neuroethics, National Core for Neuroethics, University of British Columbia, Vancouver, British Columbia. Address correspondence to: Emily R. Murphy, PhD, Center for Law and the Biosciences, 559 Nathan Abbott Way, Stanford, CA 94305-8610; or e-mail ermurphy@ stanford.edu. Dr. Murphy and Dr. Illes have disclosed no relevant financial relationships. EDUCATIONAL OBJECTIVES Describe the scope of the field of neuroethics. Discuss the ethical implications of newer technologies applied to psychiatry. Review potential ethical issues raised by the prospect of neurochemical manipulation of memory and cognition.
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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 | 0,121 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,066 |
| Communication savante | 0,025 | 0,069 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,037 | 0,059 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,007 |
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 ».