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Record W3107231166 · doi:10.7202/1073548ar

Réduction diagnostique en psychiatrie : enjeux éthiques et implications pour la clinique

2020· article· fr· W3107231166 on OpenAlexaffvenue
Félix Carrier

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Bioethics · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicMental Health and Psychiatry
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPsychologyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article aborde le thème de la réduction diagnostique en psychiatrie, un processus par lequel des situations forcément complexes et multifactorielles sont réduites à des conditions médicales. Ce processus présente des écueils évidents, mais aussi certaines fonctions, notamment celle de circonscrire ce sur quoi porte légitimement ou non le jugement psychiatrique. Nous discuterons parallèlement des distinctions entre souffrance narrative et pathologique, ainsi que des jugements moraux et médicaux qui peuvent leur être associés. Ceci mènera à argumenter en faveur d’une attitude pragmatique par rapport à la classification diagnostique psychiatrique, c’est-à-dire par rapport au vocable standardisé servant à catégoriser et identifier les troubles dits de santé mentale. Nous dégagerons par la suite des implications pour la pratique clinique, notamment qu’une discussion transparente de ces aspects avec certains patients peut bénéficier à la relation thérapeutique et permettre aux personnes atteintes de troubles mentaux d’envisager un narratif qui n’ait pas à se limiter à une condition psychiatrique ni à se constituer par le rejet de cette dernière, mais puisse lui laisser une place légitime. Ultimement, nous souhaitons que la sensibilisation des cliniciens aux enjeux éthiques inhérents au diagnostic psychiatrique permette de limiter le caractère potentiellement péjoratif et déshumanisant de la réduction diagnostique, en leur permettant d’adopter des attitudes réflexives et transparentes sur ces questions.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Commentary · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.854
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.143
GPT teacher head0.379
Teacher spread0.236 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreCommentary

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".

Quick stats

Citations1
Published2020
Admission routes2
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