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Enregistrement W2904664036 · doi:10.1186/s12888-018-1969-3

The “Clinician’s illusion” and the epidemiology, diagnosis and treatment of depressive disorders

2018· article· en· W2904664036 sur OpenAlexafffund
Scott B. Patten

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésIllusionPsychologyStressorMajor depressive disorderDepression (economics)Perspective (graphical)Clinical psychologyCognitive psychologyPsychiatryCognitionComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression often occurs in association with stressful events. However, people with depressive disorders may experience episodes in response to minor stressors or "out of the blue." Similar episodes can occur in people who do not have a disorder in response to severe events. This plurality of symptom patterns, occurring as it does in the absence of precise demarcation from normality has led to controversy over how depressive disorders should be defined, how common they are, and when treatment should be offered. Much of the controversy, however, may be illusory, arising from a tendency to view depressive disorders as defects or disease processes (the "clincian's illusion"). Avoiding the illusion involves understanding depression as a defense rather than a defect and requires consideration of aspects of signal detection theory and the associated "smoke detector" principle. This perspective may help to understand aspects of depressive disorders that are otherwise puzzling and controversial. METHODS: In this paper, implications of signal detection theory and the "smoke detector principle" are explored: (1) conceptually, (2) using calculations performed in a spreadsheet and (3) using an agent-based model. Depressive episodes are conceptualized or represented as all-or-nothing phenomena activated in response to stressful life events. These events occur in an environment that also includes variable levels of baseline stress, creating a signal detection problem. The agent-based framework allows interaction with the environment as agents attempt to achieve an ideal level of adaptation. RESULTS: The smoke detector principle, if valid, may explain otherwise puzzling and controversial features of the depressive disorders, such as their lack of precise demarcation from normality, the role of life events and stressors and their patterns of prevalence. CONCLUSIONS: Signal detection concepts help to avoid the "clinician's illusion" in which aspects of functioning of the body's defenses are mistaken for a disease entity or defect. These principles emphasize inevitable difficulties that are encountered in attempts to conceptualize depressive disorders without reference to the environment in which they occur, and without addressing possible stochastic (randomly varying) elements. Because of the "clinicians illusion", current research priorities, as well as diagnosis and treatment strategies, may be flawed.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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