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Enregistrement W2912510292 · doi:10.1136/ebmental-2018-300076

Shedding light on the onset of psychiatric illness: looking through a developmental lens

2019· letter· en· W2912510292 sur OpenAlexafffund
Sarah Goodday, Anne Duffy

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Mental Health · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesInstitute of Neurosciences, Mental Health and AddictionWellcome Trust
Mots-clésPsychopathologyPsychiatryBipolar disorderSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyAnxietyMental illnessDepression (economics)ManiaDevelopmental psychopathologyLongitudinal studyClinical psychologyMedicineMental healthCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the mechanisms driving the onset of major psychiatric illnesses such as depression, bipolar disorder and schizophrenia has been far more challenging than expected. Contributing factors include that symptoms associated with each of these disorders overlap during different phases of emerging illness1 and over the course of established illness.2 In addition, while there is evidence supporting specificity of familial segregation,3 at least some genetic risk factors appear to be shared4 and treatment response crosses currently defined diagnostic boundaries.5  But does it follow, as some propose,6 that psychiatric illnesses are really different manifestations of a common origin—in other words that different psychiatric illnesses derive from pluripotent or shared beginnings and specific outcomes depend on mediating and moderating influences? Epidemiological and high-risk prospective studies provide compelling evidence to the contrary. In fact, a developmental perspective has illuminated clear distinctions in the early trajectories between illness such as schizophrenia and bipolar disorder.7 Further longitudinal studies of children over the peak risk period have highlighted the inadequacy of current cross-sectional approaches to psychiatric diagnosis that do not take into account the developmental and emergent course of psychopathology against the backdrop of family history and other predictive risk factors.8 Using bipolar disorder as an example, longitudinal studies of high-risk offspring of affected parents followed through childhood into adulthood have clearly demonstrated that psychopathology is in evolution—a moving target. What first manifests as anxiety or sleep problems in high-risk children might evolve into a depressive disorder in adolescence followed by an index hypomanic or manic episode in emerging adulthood.9 However, this evolving developmental trajectory differs between distinct end-stage illnesses. For example, clinical and neuroimaging evidence supports that the trajectory into schizophrenia is consistent with a neurodevelopmental process,10 which is distinctively different from the prototypical developmental trajectory …

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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