Can disorders of subjective time inform the differential diagnosis of psychiatric disorders? A transdiagnostic taxonomy of time
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Time is a core aspect of psychopathology with potential for clinical use and early intervention. Temporal experience, perception, judgement and processing are distorted in various psychiatric disorders such as mood (depression and mania), anxiety, autistic, impulse-control, dissociative and attention-deficit/hyperactivity disorders. Can these disorders of time be used as early diagnostic or predictive markers? To answer this question, we develop a Transdiagnostic Taxonomy of (disordered) Time (TTT) that maps on to the symptomatological, phenomenal, perceptual and functional descriptions of each underlying disorder in a 2 × 2 × 2 state space. Temporal distortions may precede functional decline, and so assist efforts at early detection and intervention in at-risk groups. METHOD: Firstly, this article integrates a psychological model of how time is processed with a subjective or phenomenological model of how time is experienced or perceived. Secondly, the integrated combined model of time is then used to heuristically map major psychiatric disorders on to the basic elements of temporal flow and integration. RESULTS: The TTT systematically describes the basic temporal nature of eight diagnostic categories of psychiatric illness. It differentiates between diagnoses primarily associated with distorted "macro-level" phenomenal temporal experiences (i.e. anxiety, dissociation/PTSD, depression, and mania) from those primarily related to distorted 'micro-level' temporal processing (i.e. psychotic, impulse-control, autistic and attention-deficit/hyperactivity disorders). CONCLUSIONS: The TTT allows differential diagnostic classification of various psychiatric disorders in terms of a possible underlying time disorder, making it useful for future diagnostic and predictive purposes using novel techniques of temporal processing, time perception, passage of time, and time perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 tête enseignante, 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 ».