Contaminação mental no transtorno obsessivo-compulsivo: revisão da literatura e orientações para a pesquisa e a clínica durante a pandemia da Covid-19
Notice bibliographique
Résumé
É possível se contaminar através do pensamento? Objetivamente não; subjetivamente, porém, não se pode dizer o mesmo. O construto “contaminação mental” ainda é muito pouco estudado e, principalmente, pouco difundido na literatura em língua portuguesa. Sendo assim, o objetivo deste artigo foi revisar os estudos que relacionaram a contaminação mental ao transtorno obsessivo-compulsivo (TOC) ao longo dos últimos 5 anos. A busca foi realizada através das bases de dados PubMed, MEDLINE e PsycINFO, e após a aplicação dos critérios de inclusão, seis estudos foram revisados integralmente. Com base na análise das amostras utilizadas, dos instrumentos adotados, dos resultados encontrados e das limitações informadas pelos autores de cada estudo, concluímos que: 1) poucos estudos contemplaram tanto uma população clínica como uma não clínica; 2) o Vancouver Obsessional Compulsive Inventory-Mental Contamination foi o instrumento mais utilizado para mensurar a contaminação mental; 3) a contaminação mental tem relação com outros fenômenos que também fazem parte do TOC (como a propensão ao nojo); e 4) os estudos apresentam, comumente, limitações relacionadas à amostra. Ao final, apresentamos os passos necessários para incentivar a pesquisa científica brasileira acerca da contaminaçãomental, bem como estratégias que os profissionais da saúde mental podem adotar para orientar pacientes com TOC, durante o período da pandemia, visando reduzir a suscetibilidade à contaminação mental.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».