Considerations for informing precision psychiatry in eating disorders: Foundations for future practice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Eating disorders (EDs) are multisystemic, debilitating, and complex illnesses that affect many young Canadians. These disorders are associated with high rates of medical complications, psychiatric and physical comorbidities, functional impairment, family distress, and financial burden. Despite the severity and increasing prevalence of EDs in youth, advancements in understandings of the pathophysiology and treatment of EDs have remained limited over the past three decades. This trend may be shaped by the chronic underfunding of the field, reliance on small sampled cross-sectional studies, and the notable lack of research focused on youth with EDs from historically underrepresented communities. Current treatment practices demonstrate modest efficacy and often omit the complex, heterogeneous presentations, development, and maintenance of pediatric EDs. Large-scale, multiaxial datasets are necessary to elucidate ED etiology and enable phenotyping. This is a critical step towards implementing future precision psychiatry and personalized treatment advances. In this commentary, we share our experience of conceptualizing a precision ED data and bio-registry, EDBioMAP: Eating Disorder Bio-Registry and Multiaxial Precision Health Platform, and suggest necessary pillars to inform, implement, and drive the successful use of precision psychiatry in pediatric ED care. Effective data utilization requires actionable steps and includes: (1) establishing strategic partnerships; (2) incorporating measurement-based care into clinical practice; (3) collecting novel biological markers; (4) developing minimum datasets; and (5) leveraging predictive modelling techniques. Strategic and standardized data integration is imperative to informing the future use of precision psychiatry for EDs. It can lend well to igniting multi-site collaboration to enhance large datasets necessary for this type of work and offers avenues for future development of personalized treatment interventions and clinical decision-making tools for youth with EDs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle