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Enregistrement W2116041393 · doi:10.1093/schbul/sbt137

Using Treatment Response to Subtype Schizophrenia: Proposal for a New Paradigm in Classification

2013· editorial· en· W2116041393 sur OpenAlexaff
Saeed Farooq, Ofer Agid, George Foussias, Gary Remington

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2013
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenomenology (philosophy)PsychologySchizophrenia (object-oriented programming)Argument (complex analysis)PsychiatryClinical PracticeClassification schemeNosologyPsychotherapistClinical psychologyMedicineEpistemologyMachine learningComputer scienceFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenomenology and Diagnosis The treatment and classification of schizophrenia continue to represent an enormous challenge. Phenomenology and outcome remain the basis of present classification systems although both are heterogeneous and overlap with other psychiatric disorders.1,2 Efforts are in place for change; eg, the Working Group on Classification of Psychotic Disorders for ICD-11 has recommended omitting the traditional subtypes such as paranoid, catatonic, etc., in accordance with DSM-5, the major argument being lack of clinical utility in routine clinical practice.3,4 We believe the changes advocated do not go far enough because classification still relies heavily on symptom clusters. Adding severity and course specifiers, as is the case in the ICD-11 draft, or multiple dimensions (DSM-V) may represent more of a challenge than benefit for clinicians in their busy daily practices. Moreover, the reliability and predictive validity of these specifiers and domains are not well established and, possibly, not substantively better than the subtypes that have been abandoned.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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