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Enregistrement W4205204484 · doi:10.1016/j.bpsc.2021.12.012

Response Inhibition and Predicting Response to Pharmacological and Cognitive Behavioral Therapy Treatments for Major Depressive Disorder: A Canadian Biomarker Integration Network for Depression Study

2022· article· en· W4205204484 sur OpenAlexafffundabout
Prabhjot Dhami, Lena C. Quilty, Benjamin Schwartzmann, Rudolf Uher, Timothy A. Allen, Stefan Kloiber, Raymond W. Lam, Glenda MacQueen, Benício N. Frey, Roumen Milev, Daniel J. Müller, Stephen C. Strother, Pierre Blier, Cláudio N. Soares, Sagar V. Parikh, Gustavo Turecki, Jane A. Foster, Susan Rotzinger, Sidney H. Kennedy, Faranak Farzan

Notice bibliographique

RevueBiological Psychiatry Cognitive Neuroscience and Neuroimaging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversitySimon Fraser UniversityUniversity of OttawaBaycrest HospitalQueen's UniversityMcMaster UniversityUniversity of CalgarySt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity of British ColumbiaDalhousie UniversityUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsSoutheastern Ontario Academic Medical OrganizationJohnson and JohnsonMedical Research CouncilTakeda CanadaAllerganMovember FoundationSunovionH. Lundbeck A/SUniversity of TorontoServierLundbeckfondenAbbott LaboratoriesHealthy Minds CanadaMitacsMichael Smith Health Research BCOntario Mental Health FoundationVGH and UBC Hospital FoundationBristol-Myers SquibbGovernment of OntarioWellcome TrustCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPfizerOntario Brain Institute
Mots-clésEscitalopramMajor depressive disorderCognitionAntidepressantPsychologyGeneralizability theoryDepression (economics)BiomarkerCognitive behavioral therapyClinical psychologyMedicineInternal medicinePsychiatryOncologyDevelopmental psychologyAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentnon

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