Uncovering the heterogeneity of posttraumatic stress disorder: Towards a personalized medicine approach for military members and Veterans
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Recently, there has been substantial interest in exploring the heterogeneity of posttraumatic stress disorder (PTSD) on a neurobiological level, as individuals with PTSD, including military members and Veterans, vary in their presentation of symptoms. Methods: Critically, a dissociative subtype of PTSD (PTSD+DS) has been defined, where a large body of evidence suggests that the unique presentation of symptoms among PTSD+DS patients is associated with aberrant neurobiological underpinnings. Results: PTSD+DS is often characterized by emotion overmodulation, with increased top-down activation from emotion regulation areas, which is associated with emotional detachment, depersonalization, and derealization. This is in stark contrast to the symptoms commonly observed in individuals with PTSD, who exhibit emotion undermodulation, which involves decreased top-down regulation of hyperactive emotion generation areas and is associated with vivid re-experiencing of trauma memories and hyperarousal. Discussion: This article examines a clinical case example that clearly illustrates this heterogeneous presentation of PTSD symptomatology and psychopathology. It discusses the implications this evidence base holds for a neurobiologically-informed, personalized medicine approach to treatment for military members and Veterans.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».