State of the Science: The Hierarchical Taxonomy of Psychopathology (HiTOP)
Notice bibliographique
Résumé
The Hierarchical Taxonomy of Psychopathology (HiTOP) is a dimensional framework for psychopathology advanced by a consortium of nosologists. In the HiTOP system, psychopathology is grouped hierarchically from super-spectra, spectra, and subfactors at the upper levels to homogeneous symptom components and maladaptive traits and their constituent symptoms, and maladaptive behaviors at the lower levels. HiTOP has the potential to improve clinical outcomes by planning treatment based on symptom severity rather than heterogeneous diagnoses, targeting treatment across different levels of the hierarchy, and assessing distress and impairment separately from the observed symptom profile. Assessments can be performed according to this framework with the recently developed HiTOP-Self-Report (HiTOP-SR). Examples of how to use HiTOP in clinical practice are provided for the internalizing spectrum, including the use of the Unified Protocol and other modularized treatments, measurement-based care, psychopharmacology, and in traditionally underserved populations. Future directions are discussed including HiTOP’s use in further developing transdiagnostic treatments, extending the model to include other information such as environmental factors, establishing the treatment utility of clinical assessment for the HiTOP-SR, developing new treatments, and disseminating the model.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».