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Enregistrement W2728597279 · doi:10.1016/j.eurpsy.2017.01.249

Integrating the Findings from Boundary Sciences for Development of the DSM/ICD Classifications

2017· article· en· W2728597279 sur OpenAlexaff
Ирина Трофимова

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurochemistryNeurochemicalPsychologyTemperamentNeuroscienceNeuropsychologyClinical psychologyNeurologyPsychiatryDevelopmental psychologyCognitionPersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,286 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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