Transdiagnostic biomarker approaches to mental health disorders: Consideration of symptom complexity, comorbidity and context
Notice bibliographique
Résumé
Depression is a multifaceted disorder characterized by heterogeneous symptom profiles and high rates of comorbidity with other commonly occurring mental illnesses. Considering the burden of mental health disorders and the lack of efficacy of available treatments, there is a need for biomarkers to predict tailored or personalized treatments. However, identifying reliable biomarkers for complex mental illnesses, such as depression, anxiety and PTSD, has been challenging, likely owing to the heterogeneity, comorbidity and differences in experiences and histories of individuals. For these reasons, taking a transdiagnostic approach, which identifies biomarkers that map onto shared symptoms/constructs across disorders could be most effective for informing personalized or precision medicine approaches in psychiatry. Transdiagnostic features of anxiety, depression and anhedonia have been examined in relation to brain activity and connectivity patterns. Neuroendocrine and inflammatory markers, which are altered in depression and other comorbid illness, such as post-traumatic stress disorder (PTSD), might be useful in differentiating transdiagnostic symptom profiles as well as treatment responses. Ultimately, biomarker research that looks beyond diagnostic categories and embraces the complexity of individuals' lives and experiences might be more effective in moving towards precision medicine in psychiatry.
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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 | 0,019 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».