Transdiagnostic clinical staging in youth mental health: a first international consensus statement
Notice bibliographique
Résumé
Recognizing that current frameworks for classification and treatment in psychiatry are inadequate, particularly for use in young people and early intervention services, transdiagnostic clinical staging models have gained prominence. These models aim to identify where individuals lie along a continuum of illness, to improve treatment selection and to better understand patterns of illness continuity, discontinuity and aetiopathogenesis. All of these factors are particularly relevant to help-seeking and mental health needs experienced during the peak age range of onset, namely the adolescent and young adult developmental periods (i.e., ages 12-25 years). To date, progressive stages in transdiagnostic models have typically been defined by traditional symptom sets that distinguish "sub-threshold" from "threshold-level" disorders, even though both require clinical assessment and potential interventions. Here, we argue that staging models must go beyond illness progression to capture additional dimensions of illness extension as evidenced by emergence of mental or physical comorbidity/complexity or a marked change in a linked biological construct. To develop further consensus in this nascent field, we articulate principles and assumptions underpinning transdiagnostic clinical staging in youth mental health, how these models can be operationalized, and the implications of these arguments for research and development of new service systems. We then propose an agenda for the coming decade, including knowledge gaps, the need for multi-stakeholder input, and a collaborative international process for advancing both science and implementation.
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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 | 0,192 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».