Neuropsychiatry: Grasping the Body—Mind and Mind—Body Problems
Notice bibliographique
Résumé
If the brain is the most complicated material object in the known universe, the mind is its most wondrous product (1). Precisely how the brain generates mental events is an unsolved mystery. The field of neuropsychiatry concerns itself with psychopathology caused by structural brain disease, brain electrical malfunction, and extrinsic toxic metabolic disturbances. As such, neuropsychiatry is ideally placed to study brain–behaviour correlations wherein the underlying biological disturbance can be identified and often localized to specific brain regions. The advent of increasingly sophisticated structural and functional imaging, permitting visualization of the brain in vivo, has given new life to this undertaking. In this issue, Dr Anthony Feinstein reviews the neuropsychiatry of multiple sclerosis, which causes both localized and diffuse brain injury (2). The full spectrum of psychiatric syndromes occurs in association with this disease; however, studies to date have failed to make convincing correlations between specific lesion locations and the syndromes of depression, mania, psychosis, and cognitive-intellectual disturbance. Progress in the neurodegenerative diseases has now moved beyond histopathology to molecular pathology. The data suggest that neurodegenerative diseases can be classified according to a signature molecular abnormality that allows them to be b roadly d ivided into tauopathies and a lphasynucleinopathies, based upon the accumulation of abnormal intracellular tau or alpha-synuclein proteins. These abnormal protein accumulations result in, or are associated with, cellular death. Dr Craig Hou, Dr Danielle Carlin, and Dr Bruce Miller take this approach to classification in their review of the non-Alzheimer’s disease dementias (3). While the molecular pathology helps us better understand the causes of cell death, brain–behaviour correlations are still best understood in terms of injury to an aggregate of neurons with similar functions operating within large-scale networks (4). The non-Alzheimer’s disease dementias provide rich models for these brain–behaviour correlations. Frontotemporal dementia is associated with disinhibition, apathy, and repetitive behaviours; primary progressive aphasia and semantic dementia are associated with speech and language disturbances. In all 3 conditions, cognitive-intellectual failure is a late-occurring event. Dr Feinstein and Dr Hou and colleagues, respectively, review the available and emerging treatments in the neuropsychiatry of multiple sclerosis and the non-Alzheimer’s disease dementias. Treatment of the non-Alzheimer’s disease dementias is in its infancy, with no treatments that stop progressive neurodegeneration. Treatment of the associated behavioural disturbances in frontotemporal dementia is currently based upon augmenting serotonergic, rather than cholinergic, function. In multiple sclerosis, the psychiatric syndromes of depression, mania, and psychosis are treated according to general psychiatric principles. These syndromes respond to the same therapies that are effective in primary psychiatric disorders. These therapies remain the state-of-the-art treatment approach, not only for the psychiatric syndromes associated
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».