Functional Neuroimaging in Psychiatry—Aiding in Diagnosis and Guiding Treatment. What the American Psychiatric Association Does Not Know
Notice bibliographique
Résumé
of psychiatry. The categorical system which dominates psychiatric diagnosis and thinking fails to match up to the real world of genetics, sophisticated psychological testing, and neuroimaging. Nevertheless, the American Psychiatric Association (APA) recently published a position paper stating that neuroimaging provided no benefit to the diagnosis and treatment of psychiatric disorders. Using the diagnosis of depression as a model, we illustrate how setting aside the unrealistic expectation of a pathognomonic "fingerprint" for categorical diagnoses, we can avoid missing the biological and, therefore, treatable contributors to psychopathology which can and are visualized using functional neuroimaging. Infection, toxicity, inflammation, gut-brain dysregulation, and traumatic brain injury can all induce psychiatric manifestations which masquerade as depression and other psychiatric disorders. We review these and provide illustrative clinical examples. We further describe situations for which single photon emission computed tomography (SPECT) and positron emission tomography (PET) functional neuroimaging already meet or exceed the criteria set forth by the APA to define a neuroimaging biomarker, including the differential diagnosis of Alzheimer's disease and other dementias, the differential diagnosis of ADHD, and the evaluation of traumatic brain injury. The limitations, both real and perceived, of SPECT and PET functional neuroimaging in the field of psychiatry are also elaborated. An important overarching concept for diagnostic imaging in all its forms, including functional neuroimaging, is that imaging allows a clinician to eliminate possibilities, narrow the differential diagnosis, and tailor the treatment plan. This progression is central to any medical diagnostic process.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».