Interventional Psychiatry and Neurotechnologies: Education and Ethics Training
Notice bibliographique
Résumé
The last two decades have seen dramatic growth in the application of procedurally based interventions for treating refractory psychiatric conditions, leading to interest in developing the foundations for the subspecialty of "Interventional Psychiatry." However, there is cause for concern that the rate of expansion of clinical advances in this field may be outpacing the ability of postgraduate curricula to provide sufficient exposure to and teaching and supervision of these treatments. The paucity of adequately trained practitioners in Interventional Psychiatry further exacerbates inequities in the ability of eligible patients to access and benefit from these approaches. This paper explores the rates of utilization of Interventional Psychiatry treatments, the current state of education in these treatments, and the role that training can play in translating scientific advances in this area to ensure equitable access and maximum impact at a population level. The majority of the discussion is centered on electroconvulsive therapy (ECT), the most established and available of these treatments, highlighting how enhancing education and training in ECT can reduce barriers to its utilization. It is argued that innovations in pedagogical approaches for disseminating the learning of these procedures are needed to increase the current low rates of competency in these treatments and can facilitate the more rapid dissemination of other Interventional Psychiatry approaches and neurotechnologies, such as repetitive transcranial magnetic stimulation, ketamine, deep brain stimulation, and focused ultrasound.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».