3D Visualization of Depression and Anxiety
Notice bibliographique
Résumé
We present a novel and technologically enhanced teaching tool geared towards both patients, students, and clinicians with the primary goal of educating these groups about the anatomical and biochemical implications of various syndromes involving depression and anxiety. Our secondary goal is to inform patients, students, and clinicians about the most common treatment methods used to treat these syndromes. We achieved this by mapping the mesolimbic system, otherwise known as the “reward pathway,” and other relevant neuroanatomical structures using a high‐resolution cryosection dataset made available by the Big Brain project at McGill University and constructing 3D visualized models using 3D analysis software tools. The results of this project were compiled into a series of three interactive educational modules serving each of our goals. The first module described the neuroanatomical structures involved in syndromes of depression and anxiety along with their functions. The second module describes various forms of clinical depression and treatment options, including the mechanism of action and how it applies to the underlying disease process. The third module did the same but described anxiety rather than depression. This tool is valuable to patients and care providers alike because it explains neuroanatomical and biochemical aspects of these syndromes in a straight‐forward and easy‐to‐understand visual manner. It also describes the context of the best pharmacological interventions for each syndrome, which is a substantial step to help engage patients in their personalized mental health treatment plan. Support or Funding Information Thank you to Dr. David Dufeau and Marian University College of Osteopathic Medicine for the resources and guidance throughout this research project.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».