Biomarkers for military mental health: Insights, challenges, and future prospects
Notice bibliographique
Résumé
Mental health is increasingly being recognized as both a leading cause of disability worldwide and an important area of opportunity for biological breakthroughs. A major limitation in the current diagnosis and management of severe psychiatric conditions is the exclusive reliance on subjective clinical information in the absence of available laboratory tests. A lack of objective biomarkers that reliably identify mental health disorders, and which could serve as targets for diagnosis, treatment response monitoring, and the development of novel therapeutics, remains a fundamental challenge of psychiatry today. Although clinical tests are well established in other areas of medicine, their development in psychiatry has been relatively slow. So far, no biomarkers or other risk markers are available to create profiles to enhance prediction and therapeutic selection in psychiatry. As novel ‘omics-based technologies – such as genomics, proteomics, and metabolomics – and advanced imaging modalities enable researchers to probe the molecular to systemic underpinnings of various disorders, opportunities arise to explore the biological basis for mental health and disease. It is anticipated that specific alterations in blood-based molecular biomarkers, such as DNA, RNA, protein, and metabolite levels, will lead to standardized tests to facilitate diagnosis as they reflect the underlying etiology and mechanisms of disease. They may also pave the way for earlier and more effective treatment and monitoring of patients. Ultimately, the coordinated effort of relevant civilian and military stakeholders – including researchers, physicians and funders – together with standardization initiatives, will be vital to overcoming existing challenges to advance personalized mental health care using sensitive and specific biomarkers.
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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 | 0,025 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».