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Enregistrement W3203569068 · doi:10.1016/j.ebr.2021.100486

Changing the culture of care for children and adolescents with functional neurological disorder

2021· article· en· W3203569068 sur OpenAlexaff
Kasia Kozlowska, Tyson Sawchuk, Jeff L. Waugh, Helene Helgeland, Janet Baker, Stephen Scher, Aaron D. Fobian

Notice bibliographique

RevueEpilepsy & Behavior Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpathyPsychological interventionMultidisciplinary approachReferralHealth careMedicineConversion disorderCompassionPsychiatryPsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As members of a multidisciplinary team of professionals who treat children and adolescents with functional neurological (conversion) disorder (FND), we highlight the pressing need to develop an FND-informed culture of care that takes into account recent advances in our understanding of this group of patients. Stories of clinical encounters in health care settings from around the world—told by children and adolescents with FND, their parents, and health professionals—portray an outdated culture of care characterized by iatrogenic stigma, erosion of empathy and compassion within the clinician-patient relationship, and a lack of understanding of FND and its complex neurobiology. After a brief exploration of the outdated culture, we share our counterstories: how we and our colleagues have worked, and continue to work, to create an FND-informed culture in the health systems where we practice. We discuss the therapeutic use of child-friendly language. We also discuss a range of structural, educational, and process interventions that can be used to promote FND-informed beliefs and attitudes, FND-informed clinician-patient encounters, and FND-informed referral processes, treatment pathways, and therapeutic interventions.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,019
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0020,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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