Placebo, suggestion and FND – interactions and clues to pathophysiology
Notice bibliographique
Résumé
Devin Terhune. I joined the Department of Psychology at KCL in 2022 as a Reader in Experimental Psychology. I completed my BA in Philosophy and Psychology at Concordia University (Canada), my MSc in Psychology (with distinction) at the University of Liverpool, and my PhD in Psychology at Lund University (Sweden). After completing my PhD, I was a Postdoctoral Research Fellow in the Department of Experimental Psychology at the University of Oxford. More recently, before joining KCL, I lectured in statistics and coding in the Department of Psychology at Goldsmiths, University of London. Mark Edwards is a Professor of Neurology and Interface Disorders at the Institute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience at King’s College London and works clinically at the Maudsley Hospital and Kings College Hospital. He has a specialist clinical and research interest in Movement Disorders and Functional Neurological Disorder (FND). He did his PhD with Professor John Rothwell and Professor Kailash Bhatia at the UCL Institute of Neurology, studying the pathophysiology of genetic dystonia. Following completion of neurology training he became a Senior Lecturer and Honorary Consultant Neurologist at UCL and the National Hospital for Neurology. Here he developed an NIHR funded research program and specialist diagnostic and treatment service for patients with FND. He is President of the Association of British Neurology Movement Disorders Group, International Executive Committee member of the International Parkinson’s and Movement Disorders Society, Board Member of the Functional Neurological Disorder Society, Associate Editor of the European Journal of Neurology, and medical advisor for FNDHope, the UK Dystonia Society and the British Association of Performing Arts Medicine. Abstract Both abnormal beliefs (predictions) and attention are proposed as key pathophysiological processes in Functional Neurological Disorder. These processes are also central to our current understanding of the effects of suggestion (for example in the context of hypnosis) and placebo and nocebo phenomena and thereby suggest mechanistic overlap across these domains. In this talk we will discuss the mechanisms of suggestion, placebo/nocebo and FND. We will then consider ways in which these phenomena might overlap, including whether dissociation and predictive processing may be useful unifying themes here, the relevance of placebo and suggestion as methods for modelling FND and their potential therapeutic role.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».