MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2890562542 · doi:10.16995/cg.129

The Story of ECT: Behind the Scenes of a Controversial yet Effective Treatment

2018· article· en· W2890562542 sur OpenAlexaff
Annie Zhu, Melissa Phuong, Peter Giacobbe

Notice bibliographique

RevueThe Comics Grid Journal of Comics Scholarship · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElectroconvulsive Therapy Studies
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of OttawaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroconvulsive therapyNarrativeAction (physics)PsychologyNarrative reviewDepictionPsychotherapistClass (philosophy)PerceptionComicsSkepticismMedicinePsychiatryNeuroscienceArtEpistemologyLiteratureCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electroconvulsive therapy (ECT) has been around since the 1930’s, yet it is still associated with passionate controversy. A large contributing factor to the current perception of ECT include the negative and grossly inaccurate portrayals in various forms of media. Through a literature review, the mechanisms, safety, efficacy, and side effects of the therapy are presented in a graphic narrative. Using both words and art to present a more accurate and holistic depiction of ECT, it was decided to use this visual medium so that the information could be accessed by a wide range of readers and counter incorrect depictions. In particular, this narrative could be read by individuals who are interested in learning more about ECT or are considering the treatment, allowing this comic to be a tool to help others make informed decisions. The findings from the review suggest that while the mechanism of action has still yet to be elucidated for ECT, it is an effective treatment in certain severe psychiatric illnesses. Specifically, it can improve symptoms and the quality of life of patients, especially for those who may be resistant to pharmacotherapy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Comics Grid Journal of Comics ScholarshipMême sujetElectroconvulsive Therapy StudiesTravaux en français237 207