Biobanque Signature : origines et perspectives d’un projet longitudinal évaluant les signatures biologiques, psychologiques et sociales des patients visitant les urgences de l’Institut universitaire en santé mentale de Montréal
Notice bibliographique
Résumé
Objectifs En 2008, le plan stratégique du National Institute of Mental Health , a donné naissance au projet Research Domain Criteria (RDoC), un cadre de travail visant à établir des domaines fonctionnels majeurs de la psyché humaine allant du normal au pathologique afin, notamment, de développer une nouvelle méthode de classification des troubles de santé mentale. Le Consortium Signature a été créé en 2009, avec pour objectif de développer une banque de données pouvant notamment contribuer au développement du RDoC, par l’identification de profils, ou signatures, d’une population psychiatrique, en collectant des indicateurs biologiques, psychosociaux et cliniques à des moments critiques de la prise en charge et du suivi des patients visitant les structures de soins de l’Institut universitaire en santé mentale de Montréal (IUSMM). Ici, nous présenterons succinctement les données disponibles et quelques caractéristiques sociodémographiques de notre échantillon, notamment en fonction du diagnostic. Méthodes En impliquant plus de 80 chercheurs, cliniciens, personnel et le soutien des services institutionnels de l’IUSMM (laboratoire, services informatiques, juridiques et éthique), cette initiative a permis la mise en place d’une banque de données unique au Canada. Les données composant cette biobanque ont été collectées lors de visites d’usagers à l’urgence psychiatrique à l’IUSMM et durant leur suivi en cliniques externes. Un groupe contrôle a aussi été créé, avec le recrutement local de participants, sans historique psychiatrique autodéclarée dans les 5 dernières années et un profil démographique similaire aux patients. Des données psychologiques (p. ex. symptômes dépressifs) et sociodémographiques (p. ex. statut marital) ont été colligées à partir de questionnaires autorapportés. Des données médicales et administratives (p. ex. diagnostic) ont été collectées auprès des psychiatres traitants et du registre électronique de l’hôpital (OACIS). Finalement, des prélèvements de sang, cheveux et salive ont été effectués, puis analysés afin de mesurer de nombreux biomarqueurs. Ici, nous nous intéresserons aux caractéristiques sociodémographiques de la cohorte. Résultats Entre 2012 et 2020, la Biobanque Signature a recruté 149 participants contrôles et plus de 2172 patients psychiatriques âgés de 17 à 81 ans, dont 2085 ont accepté de remplir les questionnaires, et 1986 ont fait don d’échantillons biologiques. Grâce à ces données, la Biobanque a contribué à plus d’une quarantaine de projets de recherche, de 16 publications scientifiques de journaux internationaux indexés, a permis la validation de 5 questionnaires psychosociaux auprès d’une population psychiatrique ainsi que la création d’un score composite de genre socioculturel. Les patients ayant accepté de participer présentent dans l’ensemble un profil sociodémographique précaire. Les patients ayant un diagnostic de trouble psychotique semblent néanmoins présenter un profil social plus désavantagé sur le plan financier, professionnel et relationnel. Conclusion La Biobanque Signature est une biobanque unique en Amérique du Nord étudiant les troubles de santé mentale en collectant des données psychosociales et biologiques connexes en contexte d’urgence psychiatrique. Bien que le recrutement soit terminé, la Biobanque continue de s’enrichir en données biologiques, notamment grâce aux analyses des échantillons et à sa participation à des projets d’étude indépendants.
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 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 | 0,024 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».