What Should a Psychiatrist Know About Genetics?
Notice bibliographique
Résumé
The International Society of Psychiatric Genetics (ISPG) created a Residency Education Committee with the purpose of identifying key genetic knowledge that should be taught in psychiatric training programs. Thirteen committee members were appointed by the ISPG Board of Directors, based on varied training, expertise, gender, and national origin. The Committee has met quarterly for the past 2 years, with periodic reports to the Board and to the members of the Society. The information summarized includes the existing literature in the field of psychiatric genetics and the output of ongoing large genomics consortia. An outline of clinically relevant areas of genetic knowledge was developed, circulated, and approved. This document was expanded and annotated with appropriate references, and the manuscript was developed. Specific information regarding the contribution of common and rare genetic variants to major psychiatric disorders and treatment response is now available. Current challenges include the following: (1) Genetic testing is recommended in the evaluation of autism and intellectual disability, but its use is limited in current clinical practice. (2) Commercial pharmacogenomic testing is widely available, but its utility has not yet been clearly established. (3) Other methods, such as whole exome and whole genome sequencing, will soon be clinically applicable. The need for informed genetic counseling in psychiatry is greater than ever before, knowledge in the field is rapidly growing, and genetic education should become an integral part of psychiatric training.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».