Restoring the missing person to personalized medicine and precision psychiatry
Notice bibliographique
Résumé
Precision psychiatry has emerged as part of the shift to personalized medicine and builds on frameworks such as the U.S. National Institute of Mental Health Research Domain Criteria (RDoC), multilevel biological "omics" data and, most recently, computational psychiatry. The shift is prompted by the realization that a one-size-fits all approach is inadequate to guide clinical care because people differ in ways that are not captured by broad diagnostic categories. One of the first steps in developing this personalized approach to treatment was the use of genetic markers to guide pharmacotherapeutics based on predictions of pharmacological response or non-response, and the potential risk of adverse drug reactions. Advances in technology have made a greater degree of specificity or precision potentially more attainable. To date, however, the search for precision has largely focused on biological parameters. Psychiatric disorders involve multi-level dynamics that require measures of phenomenological, psychological, behavioral, social structural, and cultural dimensions. This points to the need to develop more fine-grained analyses of experience, self-construal, illness narratives, interpersonal interactional dynamics, and social contexts and determinants of health. In this paper, we review the limitations of precision psychiatry arguing that it cannot reach its goal if it does not include core elements of the processes that give rise to psychopathological states, which include the agency and experience of the person. Drawing from contemporary systems biology, social epidemiology, developmental psychology, and cognitive science, we propose a cultural-ecosocial approach to integrating precision psychiatry with person-centered care.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».