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Enregistrement W4384120368 · doi:10.1002/ajmg.b.32953

Ryssia Wolfsohn's 1907 dissertation on “the heredity of dementia praecox”

2023· article· en· W4384120368 sur OpenAlexaff
Kenneth S. Kendler, Astrid Klee

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part B Neuropsychiatric Genetics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedical History and Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementia praecoxHeredityProbandInsanityPsychiatryDementiaGrandparentMental illnessPsychologyPsychopathologyMedicineSchizophrenia (object-oriented programming)Mental healthDevelopmental psychologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the 19th century, psychiatric genetic studies typically utilized a generic category of "insanity." This began to change after 1899, with the publication of Kraepelin's 6th edition containing, among other disorders, his mature concept of dementia praecox (DP). We here review an article published by Ryssia Wolfsohn in 1907 from her dissertation at the University of Zurich entitled "Die Heredität bei Dementia praecox" (The Heredity of Dementia Praecox). This work, performed under the supervision of E. Bleuler, was to our knowledge the first formal genetic study of the then new diagnosis of DP. She investigated 550 DP probands admitted to the Burghölzli hospital with known information about their "heredity burden." For most probands, she had information on parents, siblings, grandparents, and aunts/uncles. Of these patients, only 10% had no psychiatric illness in their families. In the remaining probands, she found rates of the four major categories of psychopathology she investigated: mental illness-56%, nervous disorders-19%, peculiar personalities 12% and alcoholism 13%. Her most novel analyses compared either total familial burden or burden of her four forms of mental disorders on her DP probands divided by subtype and outcome. In neither of these analyses, did she find significant differences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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