MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389219195 · doi:10.1016/j.brat.2023.104443

Implementing precision methods in personalizing psychological therapies: Barriers and possible ways forward

2023· article· en· W4389219195 sur OpenAlex
Anne‐Katharina Deisenhofer, Michael Barkham, Esther T. Beierl, Brian Schwartz, Katie Aafjes‐van Doorn, Christopher G. Beevers, Isabel M. Berwian, Simon E. Blackwell, Claudi Bockting, Eva‐Lotta Brakemeier, Gary Brown, Joshua E. J. Buckman, Louis G. Castonguay, Claire E. Cusack, Tim Dalgleish, Kim de Jong, Jaime Delgadillo, Robert J. DeRubeis, Ellen Driessen, Jill Ehrenreich–May, Aaron J. Fisher, Eiko I. Fried, Jessica Fritz, Toshi A. Furukawa, Claire M. Gillan, Juan Martín Gómez Penedo, Peter Hitchcock, Stefan G. Hofmann, Steven D. Hollon, Nicholas C. Jacobson, Daniel R. Karlin, Chi Tak Lee, Cheri A. Levinson, Lorenzo Lorenzo‐Luaces, Riley McDanal, Danilo Moggia, Mei Yi Ng, Lesley A. Norris, Vikram Patel, Marilyn L. Piccirillo, Stephen Pilling, Julian Rubel, Gonzalo Salazar de Pablo, Rob Saunders, Jessica L. Schleider, Paula P. Schnurr, Stephen M. Schueller, Greg J. Siegle, Rudolf Uher, Edward Watkins, Christian A. Webb, Shannon Wiltsey Stirman, Laure Wynants, Soo Jeong Youn, Sigal Zilcha‐Mano, Wolfgang Lutz, Zachary D. Cohen

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBehaviour Research and Therapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNIH Office of the DirectorNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismWellcome LeapNational Center for Complementary and Integrative HealthMedical Research CouncilMinistry of Education, IndiaNational Center for Advancing Translational SciencesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean CommissionAssociation for Psychological ScienceKlingenstein Third Generation FoundationIndiana Clinical and Translational Sciences InstituteNational Institutes of HealthShionogiCanada Research ChairsBrain and Behavior Research FoundationTommy Fuss FundWashington University in St. LouisNational Science Foundation
Mots-clésPersonalizationPsychologyPrecision medicinePsychotherapistApplied psychologyMedicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Personalizing psychological treatments involves the clinician's efforts to customize or modify treatment based on the individual's needs to enhance treatment outcomes. • Within the umbrella term “personalization”, the application of precision methods to clinical psychology has led to data-driven psychological therapies. • Implementing data-informed psychological therapies is a multifaceted endeavour that encompasses four main areas: Clinical and practical factors, technical aspects, statistical considerations, and contextual frameworks.

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,424
Tête enseignante GPT0,617
Écart entre enseignants0,193 · 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