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Enregistrement W3199443283 · doi:10.1017/s0033291721003512

To prevent arrest and convictions, prescribe antipsychotics

2021· article· en· W3199443283 sur OpenAlexaff
Quinta Seon, Lara Kojok, Marjolaine Rivest‐Beauregard, Katie Bodenstein, Ram P. Sapkota, Alain Brunet

Notice bibliographique

RevuePsychological Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionAntipsychoticPsychiatryPsychologyConfoundingMental healthImmigrationMental illnessPsychosisIntervention (counseling)MedicineSchizophrenia (object-oriented programming)Political science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, which describes a cohort of individuals prescribed antipsychotics in Sweden between 2005 and 2013. The authors provide a methodologically rigorous study with a large sample (n = 74 925) from several national databases that control for time-invariant confounders (e.g. demographic characteristics). They conclude that periods of absence of antipsychotic prescription among individuals with psychotic disorders are associated with higher rates of arrests and convictions We applaud Sariaslan et al. for their clever study design but have several concerns and questions about the motives and message of the paper. We found that they did not sufficiently cover the complex background of literature on antipsychotic prescription, which weakens their supposition of covering time-invariant factors. Their broadly defined constructs, such as 'crime rates', also seemed misleading. They furthermore may stigmatize mental illness by promoting antipsychotics as a criminogenic intervention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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