From neuroscience to evidence based psychological treatments – The promise and the challenge, ECNP March 2016, Nice, France
Notice bibliographique
Résumé
This ECNP meeting was designed to build bridges between different constituencies of mental illness treatment researchers from a range of backgrounds with a specific focus on enhancing the development of novel, evidence based, psychological treatments. In particular we wished to explore the potential for basic neuroscience to support the development of more effective psychological treatments, just as this approach is starting to illuminate the actions of drugs. To fulfil this aim, a selection of clinical psychologists, psychiatrists and neuroscientists were invited to sit at the same table. The starting point of the meeting was the proposition that we know certain psychological treatments work, but we have only an approximate understanding of why they work. The first task in developing a coherent mental health science would therefore be to uncover the mechanisms (at all levels of analysis) of effective psychological treatments. Delineating these mechanisms, a task that will require input from both the clinic and the laboratory, will provide a key foundation for the rational optimisation of psychological treatments. As reviewed in this paper, the speakers at the meeting reviewed recent advances in the understanding of clinical and cognitive psychology, neuroscience, experimental psychopathology, and treatment delivery technology focussed primarily on anxiety disorders and depression. We started by asking three rhetorical questions: What has psychology done for treatment? What has technology done for psychology? What has neuroscience done for psychology? We then addressed how research in five broad research areas could inform the future development of better treatments: Attention, Conditioning, Compulsions and addiction, Emotional Memory, and Reward and emotional bias. Research in all these areas (and more) can be harnessed to neuroscience since psychological therapies are a learning process with a biological basis in the brain. Because current treatment approaches are not fully satisfactory, there is an imperative to understand why not. And when psychological therapies do work we need to understand why this is the case, and how we can improve them. We may be able to improve accessibility to treatment without understanding mechanisms. But for treatment innovation and improvement, mechanistic insights may actually help. Applying neuroscience in this way will become an additional mission for ECNP.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».