MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4409585399 · doi:10.1101/2025.04.14.25325835

Beyond Discrete Classifications: A Computational Approach to the Continuum of Cognition and Behavior in Children

2025· preprint· en· W4409585399 sur OpenAlexaff
Anthony Gagnon, Virginie Gillet, Anne-Sandrine Desautels, Jean‐François Lepage, Andrea Baccarelli, Jonathan Posner, Maxime Descoteaux, Marie A. Brunet, Larissa Takser

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionMedical diagnosisConsistency (knowledge bases)PsychologyCognitive psychologyComputer scienceClinical psychologyArtificial intelligencePsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychiatry is undergoing a shift toward precision medicine, demanding personalized approaches that capture the complexity of cognition and behavior. Here, we introduce a novel referential of four robust, replicable, and generalizable cognitive and behavioral profiles. These were derived from the most prominent pediatric cohort (n=10,843) and validated in two independent cohorts (n=195 and n=271). We demonstrate the profiles' longitudinal stability and consistency with clinical diagnoses while exposing critical discrepancies across parent-reported, youth-reported, and expert-derived diagnoses. Beyond validation, we showcase the real-world utility of our approach by linking profiles to environmental factors, revealing associations between parental influences and youths' cognition and behavior. Our fuzzy profiling framework moves beyond discrete classification, offering a powerful tool to refine psychiatric evaluation and intervention. We provide an open-source framework, enabling researchers and clinicians to fast-track implementation and foster a data-driven, domain-based approach to diagnosis. Our findings advocate for broadening the scope of psychiatric assessment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,341 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxiv→Même sujetMental Health Research Topics→Travaux en français237 207→