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Enregistrement W4294199299 · doi:10.4088/jcp.lu21112ah3

Patient Functioning, Life Engagement, and Treatment Goals in Major Depressive Disorder

2022· article· en· W4294199299 sur OpenAlexaffabout
Christoph U. Correll, Zahinoor Ismail, Roger S. McIntyre, Roueen Rafeyan, Michael E. Thase

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of CalgaryUniversity Health Network
Organismes subventionnairesH. Lundbeck A/S
Mots-clésPsychologyPleasureMajor depressive disorderMoodFeelingCognitionClinical psychologyPsychotherapistVitalityPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

See more Academic Highlights in this series: Part 1 | Part 2 This Academic Highlights section of The Journal of Clinical Psychiatry presents the highlights of the virtual roundtable “Patient Functioning and Life Engagement: Unmet Needs in MDD and Schizophrenia,” which was held May 10, 2022. The roundtable was chaired by Christoph U. Correll, MD, Zucker School of Medicine at Hofstra/Northwell, Hempstead, New York, and Charité Universitätsmedizin, Berlin, Germany. The faculty were Zahinoor Ismail, MD, Department of Psychiatry, Hotchkiss Brain Institute, Cumming School of Medicine, University of Calgary, Calgary, Alberta, Canada; Roger S. McIntyre, MD, Mood Disorder Psychopharmacology Unit, University Health Network, Department of Psychiatry, University of Toronto; Institute of Medical Science, University of Toronto; and Departments of Psychiatry and Pharmacology, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada; Roueen Rafeyan, MD, Department of Psychiatry, Feinberg School of Medicine, Northwestern University, Chicago, Illinois; and Michael E. Thase, MD, Department of Psychiatry, Perelman School of Medicine of the University of Pennsylvania, and the Corporal Michael J. Crescenz Veterans Affairs Medical Center, Philadelphia, Pennsylvania. Financial disclosures: Please refer to the first Academic Highlights in this series: Correll CU, Ismail Z, McIntyre RS, et al. Patient functioning and life engagement: unmet needs in major depressive disorder and schizophrenia. J Clin Psychiatry. 2022;83(4):LU21112AH1 (https://doi.org/10.4088/JCP.LU21112AH1) This evidence-based peer-reviewed Academic Highlights was prepared by Healthcare Global Village, Inc. Financial support for preparation and dissemination of this Academic Highlights was provided by H. Lundbeck A/S and Otsuka Product Development and Commercialization. The faculty acknowledges Sarah Brownd, MA, ELS, for editorial assistance in developing the manuscript. The opinions expressed herein are those of the faculty and do not necessarily reflect the views of Healthcare Global Village, Inc., the publisher, or the commercial supporters. This article is distributed by H. Lundbeck A/S and Otsuka Product Development and Commercialization for educational purposes only.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,274 · 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'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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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