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Enregistrement W3107231166 · doi:10.7202/1073548ar

Réduction diagnostique en psychiatrie : enjeux éthiques et implications pour la clinique

2020· article· fr· W3107231166 sur OpenAlexaffvenue
Félix Carrier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Bioethics · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article aborde le thème de la réduction diagnostique en psychiatrie, un processus par lequel des situations forcément complexes et multifactorielles sont réduites à des conditions médicales. Ce processus présente des écueils évidents, mais aussi certaines fonctions, notamment celle de circonscrire ce sur quoi porte légitimement ou non le jugement psychiatrique. Nous discuterons parallèlement des distinctions entre souffrance narrative et pathologique, ainsi que des jugements moraux et médicaux qui peuvent leur être associés. Ceci mènera à argumenter en faveur d’une attitude pragmatique par rapport à la classification diagnostique psychiatrique, c’est-à-dire par rapport au vocable standardisé servant à catégoriser et identifier les troubles dits de santé mentale. Nous dégagerons par la suite des implications pour la pratique clinique, notamment qu’une discussion transparente de ces aspects avec certains patients peut bénéficier à la relation thérapeutique et permettre aux personnes atteintes de troubles mentaux d’envisager un narratif qui n’ait pas à se limiter à une condition psychiatrique ni à se constituer par le rejet de cette dernière, mais puisse lui laisser une place légitime. Ultimement, nous souhaitons que la sensibilisation des cliniciens aux enjeux éthiques inhérents au diagnostic psychiatrique permette de limiter le caractère potentiellement péjoratif et déshumanisant de la réduction diagnostique, en leur permettant d’adopter des attitudes réflexives et transparentes sur ces questions.

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0100,071
Communication savante0,0160,015
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0070,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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'admission2
Résumé présentoui

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