O diagnóstico psiquiátrico pelo modelo operacional e pela psicopatologia fenomenológica: um paralelo entre os modelos, através de um estudo de caso
Bibliographic record
Abstract
A psicopatologia operacional e seu uso como instrumento diagnóstico, promovido pelas versões atuais da Classificação Internacional de Doenças (CID) e o Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) permitiu a unificação da linguagem psiquiátrica e obteve algum sucesso na tentativa de aumentar a confiabilidade diagnóstica entre psiquiatras. A sua hegemonia, entretanto, debilitou a capacidade de realização do exame psíquico por psicopatólogos e reduziu o ensino de outros modelos psicopatológicos, como o fenomenológico, aos profissionais em formação. O presente estudo visa demonstrar a contribuição da fenomenologia ao exame psíquico e ao refinamento da capacidade diagnóstica. Neste trabalho, um caso clínico foi avaliado, simultaneamente, pelos modelos operacional e fenomenológico, demonstrando-se o processo de raciocínio diagnóstico envolvido em ambos, chegando-se ao diagnóstico de Transtorno de Ansiedade Generalizada (TAG), pela metodologia operacional, e de Esquizofrenia, pelo método fenomenológico. Assim, por este método, obteve-se o diagnóstico de uma condição psicopatológica mais grave e que requer medidas terapêuticas distintas daquelas exigidas para o TAG.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".