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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».