Diagnostic Concepts and the Prevention of Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia has long been recognized as a devastating disorder for patients and their families. Although substantial progress has been achieved in both its diagnosis and treatment, and in understanding the disorder’s neurobiological substrates, a full understanding of its origins and pathogenic mechanisms remains elusive. One obstacle to better understanding the causes of schizophrenia may be its diagnostic criteria (1). The DSM-IV and other nosologies provide a foundation for clinical diagnosis, but there is little basis for regarding the DSM’s operational definition as the “true” construct of schizophrenia. In the 1970s and 1980s, narrow diagnostic criteria for disorders like schizophrenia were needed to improve the reliability of clinical diagnoses. Research has also benefited from the reliability of recent DSMs, in that clinical characteristics of samples are more standardized across studies and thus more easily replicated. Moreover, the use of stringent diagnostic criteria laid the groundwork for studies to assess and demonstrate the validity of schizophrenia. For example, schizophrenia can be delineated from other disorders, it shows familial loading, and it demonstrates predictable measures of outcome. Yet, despite the many benefits of classification systems such as the DSM, could the classification of schizophrenia be improved by integrating current knowledge with existing conceptual and classificatory schemes? In other words, can the reliability of the DSM-IV diagnosis of schizophrenia be retained while its validity is increased? In this context, at least 3 limitations of the current DSM diagnosis can be addressed: its view that schizophrenia is a discrete category, its use of descriptive criteria that ignore information about the etiology
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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 | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».