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Enregistrement W4391521823 · doi:10.1007/s40519-023-01635-3

Valuing patient perspectives in the context of eating disorders

2024· article· en· W4391521823 sur OpenAlexaff
Harshita H. Jaiprakash, Amy MacKinnon, Sarah Arnaud, Jacob P. Neal

Notice bibliographique

RevueEating and Weight Disorders - Studies on Anorexia Bulimia and Obesity · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnorexia nervosaEating disordersContext (archaeology)Inclusion (mineral)PsychologyPsychotherapistDutyDuty to protectPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This paper advocates for the inclusion of patient perspectives in the diagnosis and treatment of eating disorders (EDs) for ethical, epistemological, and pragmatic reasons. We build upon the ideas of a recent editorial published in this journal. Using EDs as their example, the authors argue against dominant DSM-oriented approaches in favor of an increased focus on understanding patients' subjective experiences. We argue that their analysis stops too soon for the development of practical-and actionable-insights into how to effect the integration of first-person and third-person accounts of EDs. METHODS: Contextual analysis was used to make the case for patient perspectives. RESULTS: We use anorexia nervosa (AN) as an example to demonstrate how the integration of patient manifestations and voices offers a promising methodology to improve patient diagnosis and treatment. We suggest that Acceptance and Commitment Therapy (ACT) can support patients with AN by reconciling their values with the values that arise from a clinician's duty of care. CONCLUSIONS: We conclude that there are no good scientific reasons to exclude first-person perspectives of EDs in psychiatry. LEVEL OF EVIDENCE: Level V: Opinions based on clinical experience.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,020
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0050,008
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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