Integrating the Findings from Boundary Sciences for Development of the DSM/ICD Classifications
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Temperament and mental illnesses are considered to be varying degrees along the same continuum of imbalance in the neurophysiological regulation of behavior. Mental disorders are linked to specific patterns in the relationships between neurotransmitters and between brain structures. Similar links were found for temperament traits. Development of DSM and ICD classifications might benefit therefore from an integration between psychiatry, functional neurochemistry and differential psychology. Objectives To describe the neurochemical systems underlying mental disorders and temperament traits in healthy adults. Methods Findings in neurochemistry, neuropsychology, differential psychology and psychopathology are compared to the traits described in various temperament models. This analysis is summarized in the perspective of the neurochemical functional ensemble of temperament (FET) model. Results Neurochemical correlates for 12 main dynamical aspects of behavior are presented as a systemic framework that follows a universal functional structure of human actions described in kinesiology, neuroanatomy, neurochemistry and clinical neuropsychology. The role of monoamine systems (serotonin, dopamine, noradrenalin), acetylcholine, GABA/glutamate, neuropeptide and opioid receptor systems are linked to regulation of specific dynamical properties of behavior in a systematic way. Several insights for the structure of the classification of mental disorders from the perspective of the FET model are proposed. Conclusions An integration of research in neurochemistry and psychopathology of behavior with differential psychology based on healthy samples can bring new insights for future versions of DSM and ICD classifications of mental disorders. Such integration does not follow either dimensionality or categorical approach but instead is based on functional ecology of human behavior. Disclosure of interest The author has not supplied his declaration of competing interest.
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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 | 0,016 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».