Our evolving understanding of placebo effects: implications for research and practice in neuropsychiatry
Notice bibliographique
Résumé
Dr. Matthew Burke is a Cognitive Neurologist in the Neuropsychiatry Program and Department of Psychiatry at Sunnybrook Health Sciences Center. He is currently the Director of Sunnybrook’s Traumatic Brain Injury Clinic and he also sees patients with functional neurological disorders, headache disorders, and other neuropsychiatric conditions. Before starting at Sunnybrook, Dr. Burke completed medical school and his neurology residency training at the University of Toronto, where he was the Chief Neurology Resident in his last year of training. He then completed a two-year Sidney R. Baer, Jr. Foundation fellowship in Cognitive Neurology and Neuropsychiatry at Beth Israel Deaconess Medical Center and Harvard Medical School. Dr. Burke’s clinical research fellowship provided specialized training in non-invasive brain stimulation and brain network mapping. His research applies these novel techniques to investigate the complex and poorly understood brain disorders at the interface between neurology and psychiatry. He also has research interests in the neurobiology of placebo effects and is an active collaborator with the Harvard Program in Placebo Studies. Finally, concurrent with his fellowship, Dr. Burke completed the Harvard Catalyst Clinical Translational Research Academy. This is a NIH-funded program that provides advanced training in methods of clinical investigation. Dr. Burke’s research to date has resulted in multiple peer-reviewed publications, media attention on platforms such as CNN and BBC, and recent recognition with the American Neuropsychiatric Association’s 2019 Young Investigator Award and the American Headache Society’s 2018 Frontiers in Headache Research Award. Abstract Placebo effects are the beneficial therapeutic effects derived from the context surrounding the administration of a treatment rather than the treatment itself. Recent research has shifted our understanding of placebo effects from a mystical unempirical entity to a biologically-based phenomenon capable of meaningfully modulating brain regions and neurotransmitter systems. In this presentation, Dr. Burke will begin by summarizing the evidence underlying the principles and neurobiology of placebo effects. He will then discuss clinical factors that contribute to placebo effects and how placebo effects could be harnessed in the management of neuropsychiatric disorders. Finally, Dr. Burke will interrogate how our evolving understanding of placebo effects may impact the way we design, appraise and interpret research studies in neuropsychiatry and across medicine.
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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 | 0,215 | 0,329 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,049 |
| Communication savante | 0,016 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».