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Enregistrement W4385938033 · doi:10.1093/oxfordhb/9780190068752.013.11

Cognitive Approaches to Understanding Obsessive-Compulsive and Related Disorders

2023· book-chapter· en· W4385938033 sur OpenAlexaff
Steven Taylor, Jonathan S. Abramowitz, Dean McKay, Charlene Minaya

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysfunctional familyBody dysmorphic disorderCognitionPsychologyPerspective (graphical)Hoarding disorderObsessive compulsiveHoarding (animal behavior)Clinical psychologyPsychotherapistCognitive psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter focuses on cognitive models (also known as cognitive-behavioral models) of obsessive-compulsive disorder (OCD) and related disorders. The models posit that appraisals, dysfunctional beliefs, and maladaptive behaviors play important roles in the etiology and maintenance of obsessive-compulsive and related disorders (OCRDs). The chapter begins with an historical perspective in which the antecedents of the models are described. Contemporary cognitive models of OCD are described, and their empirical support is reviewed. This is followed by a review of cognitive models of four OCRDs: hoarding disorder, skin-picking disorder (excoriation), body dysmorphic disorder, and hair-pulling disorder (trichotillomania). Conceptual strengths and weaknesses of OCD and OCD-related cognitive models are identified, areas for improvement are identified, and potentially fruitful directions for future research are proposed.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,158 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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