Professional and student understanding of harm obsessive–compulsive disorder: A vignette study.
Notice bibliographique
Résumé
Obsessive compulsive-disorder (OCD) is characterized by obsessions and compulsions that differ significantly across patients. Lesser-known, Harm-related obsessions (i.e., fears of harming others or oneself; Harm OCD) can present in varying ways and are often misidentified – even by professionals – compared to more “prototypical” Contamination obsessions. However, research had not yet tested a vignette design specific to differing presentations of Harm OCD across a sample of professionals and students, particularly medical students. This study surveyed a sample of professionals (registered psychologists, general practitioners; n = 73), doctoral psychology students (n = 92), and medical students (n = 143), gathering diagnostic impressions and risk judgements for one of several Harm OCD vignettes (i.e., fears of harming one’s infant, of smothering one’s partner, of blurting an insult, or of completing suicide) or a social anxiety (control) vignette as compared to a Contamination OCD vignette. Harm OCD was significantly less likely to be identified (76%) than Contamination OCD (97%) through open-ended identification, and social anxiety when using ranked identification methods. Further, professionals and doctoral psychology students were significantly better able to identify Harm OCD than M.D. students, and characters with Harm OCD were perceived as more likely to harm others compared to those with Contamination OCD . The current findings support the need for accurate media representation of the varying OCD presentations, as well as improvement in OCD medical education.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».