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Enregistrement W3016216443 · doi:10.1016/j.comppsych.2020.152174

How to manage obsessive-compulsive disorder (OCD) under COVID-19: A clinician's guide from the International College of Obsessive Compulsive Spectrum Disorders (ICOCS) and the Obsessive-Compulsive and Related Disorders Research Network (OCRN) of the European College of Neuropsychopharmacology

2020· article· en· W3016216443 sur OpenAlexafffund
Naomi Fineberg, Michael Van Ameringen, Lynne M. Drummond, Eric Hollander, Dan J. Stein, Daniel Geller, Susanne Walitza, Stefano Pallanti, Luca Pellegrini, Joseph Zohar, Carolyn I. Rodríguez, José M. Menchón, Pedro Morgado, Davis Mpavaenda, Leonardo F. Fontenelle, Jamie D. Feusner, Giacomo Grassi, Christine Löchner, Dick J. Veltman, Nick Sireau, Lior Carmi, Dayani Adam, Humberto Nicolini, Bernardo Dell’Osso

Notice bibliographique

RevueComprehensive Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesCilagEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Mental HealthHorizon 2020 Framework ProgrammeFundação BialServierEuropean College of NeuropsychopharmacologyCanada Foundation for InnovationFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungSeconda Università degli Studi di NapoliEuropean Cooperation in Science and TechnologyNational Institute for Health and Care ResearchPfizerBiogenBlackThorn TherapeuticsAstraZenecaAngelini PharmaBrainsWayGW PharmaceuticalsUniversity of HertfordshireInstituto D'Or de Pesquisa e EnsinoRocheH. Lundbeck A/SPurdue PharmaU.S. Department of Defense
Mots-clésObsessive compulsiveCoronavirus disease 2019 (COVID-19)License2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychiatryPsychologyMedicineVirologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid advance of the coronavirus COVID-19 pandemic has significantly increased mortality but also has demonstrated considerable potential to negatively impact mental health, including in the young [1,2].From a public mental health perspective, guidelines for responding to mass trauma and disaster emphasize the importance of focusing on resilience.In the immediate and ongoing response, consensus guidelines emphasize the importance of interventions that maintain calm, build community, and sustain hope [3,4].

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,012

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,298 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations181
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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