Psicanálise Funciona? Avaliando a Prova Cabal de Christian Dunker
Bibliographic record
Abstract
Discussões sobre a cientificidade e eficácia da psicanálise têm se popularizado, impulsionadas em parte pelo movimento da Psicologia Baseada em Evidências. Há casos em que determinados estudos são citados para atestar a eficácia de terapias psicanalíticas ou psicodinâmicas, mas pouco é discutido sobre sua qualidade metodológica, característica crucial para a justificação das intervenções. Neste artigo realizamos uma avaliação da qualidade metodológica de 17 artigos denominados como “provas cabais a favor da eficácia da psicanálise” pelo psicanalista Christian Dunker. Conduzimos avaliações pareadas e independentes sobre um estudo quase-experimento com o instrumento ROBINS-I, três ensaios clínicos randomizados com o instrumento RoB 2 e duas revisões sistemáticas, além de seis metanálises, com o instrumentos AMSTAR 2. Também discutimos a pertinência de um relato de experiências e quatro revisões narrativas. Além disso, esclarecemos confusões comuns sobre as diferenças entre avaliar a cientificidade de uma teoria e avaliar a eficácia de uma terapia, bem como as diferenças entre terapias psicanalíticas e psicodinâmicas. Ao final, os resultados mostraram que todos os estudos listados por Dunker ou obtinham a pior classificação possível para o respectivo delineamento, ou não eram de delineamentos adequados para responder sobre eficácia psicoterápica, o que impede que sejam tratados como boas provas a favor de terapias psicodinâmicas ou psicanalíticas.
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 | 0.014 | 0.043 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".