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Enregistrement W3011903846 · doi:10.1080/09540261.2019.1708708

Melancholia: does this ancient concept have contemporary utility?

2020· review· en· W3011903846 sur OpenAlexaff
Gabriele Sani, Leonardo Tondo, Juan Undurraga, Gustavo Vázquez, Paola Salvatore, Ross J. Baldessarini

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Psychiatry · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelancholiaMelancholic depressionDepression (economics)PsychologyClinical psychologyPsychiatryAntidepressantPsychotherapistCognitionAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, as a form of severe depression with particular symptomatic and proposed psychobiological characteristics. However, modern research is inconsistent in supporting differences between melancholic and nonmelancholic depression. In our recent study of over 3200 patient-subjects with DSM-5 major depressive episodes with/without melancholic characteristics, and matched for illness severity, prevalence of melancholic features was 35.2% with remarkably few clinical and demographic differences between melancholic and nonmelancholic subjects. Also, our systematic review of trials comparing melancholic and nonmelancholic subjects found little difference in responses to antidepressant treatments. These findings indicate that the concept of melancholia may have limited value for clinical prediction and treatment-selection. Overlap of symptoms in melancholic and nonmelancholic depression, based on DSM criteria, may limit distinction of melancholia; alternative definitions can be sought, and psychomotor retardation is a particularly strong differentiating feature. For now, however, melancholia seems best considered a state-dependent depression-type strongly associated with greater symptomatic severity, rather than a distinct syndrome. Its DSM-5 current status as a depression-type specifier seems appropriate, and it may be a logical target for genetic and other biomedical studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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