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Enregistrement W4361208343 · doi:10.1136/jnnp-2022-330192

Functional neurological disorder is a feminist issue

2023· review· en· W4361208343 sur OpenAlexaff
Caoimhe McLoughlin, Ingrid Hoeritzauer, Verónica Cabreira, Selma Aybek, Caitlin Adams, Jane Alty, Harriet A. Ball, Janet Baker, Kim Bullock, Chrissie Burness, Barbara A. Dworetzky, Sara A. Finkelstein, Béatrice Garcin, Jeannette Gelauff, Laura H. Goldstein, Anika Jordbru, Anne‐Catherine M. L. Huys, Aoife Laffan, Sarah C. Lidstone, Stefanie C. Linden, Lea Ludwig, Julie Maggio, Francesca Morgante, Elizabeth Mallam, Clare Nicholson, M. Angela O’Neal, Suzanne O‘Sullivan, Isabel Pareés, Panayiota Petrochilos, Susannah Pick, Wendy Phillips, Karin Roelofs, Rachel Newby, Biba Stanton, Cordelia Gray, Eileen M. Joyce, Marina A.J. Tijssen, Trudie Chalder, Maxanne McCormick, Paula Gardiner, Indrit Bègue, Margaret Tuttle, Isobel Williams, Sarah McRae, Valerie Voon, Laura McWhirter

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilEuropean CommissionKing's College LondonNational Institute for Health and Care ResearchScottish GovernmentDepartment of Health and Social CareNIHR Maudsley Biomedical Research CentreSouth London and Maudsley NHS Foundation Trust
Mots-clésNeglectPsychiatryNeurological disorderConversion disorderMedicineMedical literaturePsychologyIntensive care medicineSurgeryCentral nervous system disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional neurological disorder (FND) is a common and disabling disorder, often misunderstood by clinicians. Although viewed sceptically by some, FND is a diagnosis that can be made accurately, based on positive clinical signs, with clinical features that have remained stable for over 100 years. Despite some progress in the last decade, people with FND continue to suffer subtle and overt forms of discrimination by clinicians, researchers and the public. There is abundant evidence that disorders perceived as primarily affecting women are neglected in healthcare and medical research, and the course of FND mirrors this neglect. We outline the reasons why FND is a feminist issue, incorporating historical and contemporary clinical, research and social perspectives. We call for parity for FND in medical education, research and clinical service development so that people affected by FND can receive the care they need.

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)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,281 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations70
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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