Clinical staging models: From general medicine to mental disorders
Notice bibliographique
Résumé
Summary Revisions of international classification systems for mental disorders have focused on improving the reliability of diagnostic criteria. However, the uncertain validity of the current diagnostic categories means that they do not always fulfil their key purposes, namely to guide treatment and predict outcomes. This is especially true when traditional diagnostic approaches are applied to adolescents and young adults with emerging illnesses. A clinical staging model, similar to those used in general medicine, could improve diagnosis in psychiatry and aid treatment decision-making, especially if applied to individuals aged about 15–25 years, which is the peak age range for the onset of severe mental disorders. Staging models may offer a new framework for the development of interventions with high benefit and low risk, and for research into neurobiological and psychosocial risk factors. However, this approach is not without controversy: some experts oppose its introduction, some argue that it represents a transdiagnostic model, and some suggest it is only viable if disorder-specific models are used. Learning Objectives • Gain awareness of some limitations of current approaches to psychiatric diagnosis • Review the basic principles of clinical staging models used in general medicine • Understand current research on the use of staging models in psychiatry, and attempts to apply these models to bipolar disorders
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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 | 0,026 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».