Do the Trajectories of Bipolar Disorder and Schizophrenia Follow a Universal Staging Model?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study is to address the question of whether a universal staging model of severe psychiatric disorders is a viable direction for future research by examining the extant literature. METHOD: A narrative review was conducted of the relevant historical, conceptual, and empirical literature pertaining to the clinical trajectory of bipolar disorder and schizophrenia and issues relevant to staging. RESULTS: There is substantive evidence that classic recurrent bipolar disorder is separable from schizophrenia on the basis of family history, developmental and clinical course, treatment response, and neurobiological findings. However, because of the intrinsic heterogeneity of diagnostic categories that has been amplified by recent changes in psychiatric taxonomy, key distinctions between the groups have become obfuscated. While mapping risk and illness markers to emerging psychopathology is a logical approach and may be of value for some psychiatric disorders and/or their clinical subtypes, robust evidence supporting identifiable stages per se is still lacking. Presently, even rudimentary stages such as prodromes cannot be meaningfully applied across different disorders and no commonalities can be found for the basis of universal staging. CONCLUSIONS: Advances in the prediction of risk, accurate early illness detection, and tailored intervention will require mapping biomarkers and other risk indicators to reliable clinical phases of illness progression. Given the capricious nature of mood and psychotic disorders, this task is likely to yield success only if conducted in narrowly defined subgroups of individuals at high risk for specific illnesses. This approach is diametrically opposite to that being promulgated by proponents of a universal staging model.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».