Clinical Staging: A Heuristic and Practical Strategy for New Research and Better Health and Social Outcomes for Psychotic and Related Mood Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Most mental illnesses emerge during adolescence and early adulthood, with considerable associated distress and functional decline appearing during this critical developmental phase. Our current diagnostic system lacks therapeutic validity, particularly for the early stages of mental disorders when symptoms are still emerging and intensifying and have not yet stabilized sufficiently to fit the existing syndromal criteria. While this is, in part, due to the difficulty of distinguishing transient developmental or normative changes from the early symptoms of persistent and disabling mental illness, these factors have contributed to a growing movement for the reform of our current diagnostic system to more adequately inform the choice of therapeutic strategy, particularly in the early stages of a mental illness. The clinical staging model, which defines not only the extent of progression of a disorder at a particular point in time but also where a person lies currently along the continuum of the course of an illness, is particularly useful as it differentiates early, milder clinical phenomena from those that accompany illness progression and chronicity. This will not only enable clinicians to select treatments relevant to earlier stages of an illness, where such interventions are likely to be more effective and less harmful than treatments delivered later in the course of illness, but also allow a more efficient integration of our rapidly expanding knowledge of the biological, social, and psychological vulnerability factors involved in the development of mental illness into a useful diagnostic framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».