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Enregistrement W3009215968 · doi:10.3389/fpsyt.2020.00135

Crossing Death Valley: Bringing Neurotechnology to Psychiatric Clinics in Alberta, Canada

2020· article· en· W3009215968 sur OpenAlexafffundabout
Frank P. MacMaster, Nick Mitchell, Allison Bichel, Marni Bercov, Gayle Thompson, Victoria Y. M. Suen, Allison Strilchuk, Katherine Rittenbach

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroethics, Human Enhancement, Biomedical Innovations
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of AlbertaAlberta HealthUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésPsychiatryPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depression is a major public health problem, with a lifetime and 12-month prevalence estimated at 18 and 6% of adults. Depression is costly in terms of treatment and lost productivity and is the main burden of mental illness across the globe. Existing pharmacological and psychological treatments for depression result in clinically meaningful improvements in <60% of patients. An emerging treatment approach is non-invasive brain stimulation of depression-related brain targets through transcranial magnetic stimulation (TMS). In this perspective, we detail our efforts on bringing TMS to clinical populations in Alberta by utilizing a novel organizational structure that bridges the gap between academia and the health care system. The Addictions and Mental Health Strategic Clinical Network worked with stakeholders to (1) examine the evidence, (2) develop clinical tools for patient selection and protocol application, (3) create overall implementation and evaluation plans to aid in further scale and spread, and even (4) fund the purchase and deployment of devices. Through this work, five publicly supported clinics now exist in Alberta.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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