MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3135866117 · doi:10.1080/17522439.2021.1876159

A “blip in the road”: experiences of identity after a first episode of psychosis

2021· article· en· W3135866117 sur OpenAlexafffund
Phoebe Friesen, Jordan Goldstein, Lisa B. Dixon

Notice bibliographique

RevuePsychosis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaGraduate Center
Mots-clésPsychologyPsychosisIdentity (music)PsychoanalysisPsychiatryArtAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Psychosis can affect identity in fundamental ways. Increasingly, those experiencing psychosis for the first time are enrolled in early intervention services. We sought to explore how individuals enrolled in such services felt their identity was impacted by their experience of psychosis.Methods: In-depth interviews exploring themes related to identity and psychosis were conducted with 10 participants from two early intervention services in New York City.Findings: The experience of psychosis alienated many participants from themselves, although participants differed in whether these experiences were meaningful to their self-understanding. Participants also varied in how they sought to explain their experiences of psychosis; some participants questioned their diagnoses and the explanations offered to them, whereas others tried to negotiate between a clinical description of psychosis and their own understanding of their experiences. Many participants also experienced positive changes following their experience of psychosis, including greater maturity, empathy, and compassion.Discussion: Some participants appeared to take on recovery styles of both integrating and sealing-over in response to their experience of psychosis, while most participants’ reports were suggestive of post-traumatic growth. Several struggled to make sense of the explanatory frameworks offered to them, drawing from various explanatory frameworks in a form of bricolage.

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)0,006
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,021
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,303
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePsychosisMême sujetMental Health and PsychiatryTravaux en français237 207