Notice bibliographique
Résumé
Can J Psychiatry. 2009;54(2):75. We live in a world where if treatments work and are relatively risk-free, health care providers, rather than using doctors, are increasingly using nurses and others, who in addition to being less costly to employ are more likely to adhere to guidelines. Against this background, when black box warnings were first put on antidepressants, the American Psychiatric Association (APA) issued a press release that was little short of a suicide note stating: the APA believes antidepressants save lives.1 Dr Brent's article concedes that antidepressants can cause a problem. What appears at issue is the scale of the problem. On the one hand, he gives us number-needed-to-treat figures of 3 for the benefit from treatment and 121 for the harm. However, numerous people receiving a benefit will in fact be harmed in the longer run by, among other things, physical dependence on treatment or sexual dysfunction that in some cases will persist for years after treatment stops. On the other hand, about 1 in 4 patients in trials show some initial increase in anxiety on treatment; while 1 in 20 drop out of trials owing to agitation or related problems, up to 1 in 4 children may show growth failure and 1 in 2 sexual dysfunction. Given figures like this, it is not clear that balancing a rating scale benefit against only one of many harms antidepressants can trigger offers guidance on when to treat. Two hundred years ago, Philippe Pinel framed the reason for having professionals involved in delivering medical care as follows: It is an art of no little importance to administer medicines properly, but it is an art of much greater and more difficult acquisition to know when to suspend or altogether to omit them.2, p 10 No dataset better supports such a philosophy than the data on antidepressants, which indicate that most recoveries on antidepressants would have happened whether or not the person was put on treatment. A further reason why treatments such as antidepressants are available from medical professionals only has been because politicians once thought that doctors would be able to quarry data out of companies in a way that patients would not. However, in the case of the antidepressants, it has been nonmedical people who have unearthed the data on hazards. Nonmedical people have revealed that the data in the infamous study 329 shows a much higher risk of suicidality than has found its way into the dataseis Dr Brent depends on. …
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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 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,022 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,066 |
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 ».