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Enregistrement W3001612706 · doi:10.1176/appi.focus.20190037

Update on the Cultural Formulation Interview

2020· article· en· W3001612706 sur OpenAlexaboutno aff
G. Eric Jarvis, Laurence J. Kirmayer, Ana Gómez-Carrillo, Neil Krishan Aggarwal, Roberto Lewis‐Fernández

Notice bibliographique

RevueFOCUS The Journal of Lifelong Learning in Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Perspective (graphical)PsychologyMedicineCultural diversityClinical psychologyPsychotherapistPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

. The CFI is an interview protocol designed to be used by clinicians in any setting to gather essential data to produce a cultural formulation. The CFI aims to improve culturally sensitive diagnosis and treatment by focusing clinical attention on the patient's perspective and social context. Preliminary evidence indicates that the CFI can improve clinical communication by enhancing clinician-patient rapport, allowing the clinician to obtain new, cultural data in a relatively short period, eliciting patients' perspectives on what caused their symptoms, and helping patients to become aware of their problems in more insightful ways. With practice, the CFI takes approximately 20 minutes to complete. The CFI has been evaluated internationally in the United States, Canada, Kenya, Peru, the Netherlands, India, and Mexico and generally has been found to be clinically acceptable and useful in these varied settings. Clinicians receiving as little as one hour of training on the CFI improved their ability to work with culturally diverse patients. The CFI may be more difficult to conduct with patients who have severe symptoms, including acute psychosis, suicidal behavior, aggression, and cognitive impairment. The CFI provides a simple way to begin the process of cultural assessment, and its systematic use can foster a reflective stance and promote systemic thinking in routine clinical practice about the patient's life and experience.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,444

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations87
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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