Impact of dualism on the perception of treatability in psychiatry
Notice bibliographique
Résumé
Background: A false division between mental and physical disorders is supported by dualism, contributing to mental health stigma. There is a widespread misconception about the prognosis and treatment options for psychiatric diseases. This is despite data supporting the effectiveness of psychiatric treatments for a variety of illnesses that have been proven by meta-analysis. In general, the efficacy of drugs used to treat physical problems and psychiatric disorders is comparable. Methods: In this article, experts from a variety of fields—including psychiatry, primary care, and general medicine—highlight how the paradigms based on dualism play a crucial role in maintaining the myths regarding psychiatric disorders, particularly those that relate to their treatability in comparison to physical health conditions. Results: There are numerous similarities between mental and physical problems in terms of the causes andtreatment. Healthcare, like other complex human systems, is rife with uncertainty. In actuality, the severity and treatability of both physical and mental diseases range widely. Treatment response varies from person to person. There are certain physical and mental health disorders that respond well to treatment, some that do not, and some for which there are currently no effective cures. Conclusion: We believe that dualism, which promotes the separation of mental and physical phenomena, is the core driving force behind these misconceptions. These fallacies, in our opinion, are primarily motivated by dualism, which advocates the division of mental from physical occurrences.
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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 | 0,012 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».