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Enregistrement W4412672453 · doi:10.1017/9781009450966.005

Different Conceptual Frameworks of Catatonia

2025· book-chapter· en· W4412672453 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElectroconvulsive Therapy Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatatoniaPsychologyComputer sciencePsychiatrySchizophrenia (object-oriented programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the initial description of catatonia in 1874, three different distinct clinical and neurobiological frameworks have emerged. The first emphasizes psychomotor and affective aspects, building on Karl Ludwig Kahlbaum’s legacy. The second focuses on motor symptoms alone, influenced by the work of Emil Kraepelin and Eugen Bleuler. The third introduces the Wernicke–Kleist–Leonhard concept of psychomotor abnormalities such as catatonia as a significant neuropsychiatric framework. This chapter critically examines all three frameworks from both scientific and clinical perspectives, highlighting their advantages and disadvantages in research and treatment. The chapter will also delve into common synergies between neurobiological and clinical studies, discussing how these can inform the day-to-day management of catatonia. Furthermore, we will analyze the current classification systems of DSM-5 and ICD-11 and their relation to the described frameworks, with a focus on their strengths and weaknesses in diagnosing catatonia. Finally, this chapter will introduce a novel approach that links neural correlates and subjective experience of catatonia through their spatial (space) and temporal (time) patterns. This chapter will provide a comprehensive overview of diagnostic approaches and their clinical implications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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
GenreAutre

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

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