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Enregistrement W3012251072 · doi:10.1177/2156869320912456

Into the Prodrome: Diagnosis, Disadvantage, and Biomedical Ambiguity

2020· article· en· W3012251072 sur OpenAlexafffund
Michael Halpin

Notice bibliographique

RevueSociety and Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaKillam TrustsWisconsin Alumni Research Foundation
Mots-clésProdromeMedicalizationPsychologyPsychiatryAmbiguityDiseaseDisadvantageTricksterHealth careClinical psychologyMedicinePsychosisSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the field of neuroscience, a new illness stage called the “prodrome” is being characterized. The prodrome is a symptomatic period that precedes an official diagnosis. Huntington Disease (HD) is a neuropsychiatric disorder that has an extensively researched prodrome marked by psychiatric and cognitive symptoms. This paper provides a sociological investigation of the prodrome by analyzing 24 interviews with individuals with HD and 14 interviews with informal caregivers. I find that substantial disadvantages accompany the prodromal phase of HD, with the prodrome connected to: (1) inability to access healthcare, (2) inability to access health resources, (3) the depletion of personal resources, and (4) caregiver burden. Documentation of such disadvantages is important as prodromal phases are connected to a growing number of conditions. Study findings are discussed in relation to medicalization, as well as the tension between medical ambiguity and the organization of health institutions.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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