Innovations et modifications clés des descriptions cliniques et exigences pour le diagnostic du chapitre sur les troubles mentaux, comportementaux et neurodéveloppementaux de la CIM-11 de l’OMS
Bibliographic record
Abstract
En mai 2019, l'Assemblée mondiale de la santé de l'Organisation mondiale de la santé (OMS) a approuvé la Classification internationale des maladies et des problèmes de santé connexes (CIM-11) pour les statistiques de mortalité et de morbidité.La version statistique de la CIM-11 est entrée en vigueur le 1 er janvier 2022.Cet article décrit le processus de révision de la CIM-11 entrepris par l'OMS dans l'élaboration d'une version pour spécialistes de la santé mentale, due pour publication en 2022.Cet effort sans précédent a impliqué des experts, des organisations et membres du public de diverses régions du monde.Nous décrivons également les essais sur le terrain a travers l'internet et en clinique qui ont été utilisés pour vérifier la validité, l'utilité clinique, la fiabilité et l'acceptabilité au sens large de la classification avant sa publication.L'accent est mis sur les aspects du développement de la CIM-11 qui ont fait appel à des parties prenantes francophones.Enfin, le plan de formation des cliniciens et de mise en œuvre de la CIM-11 est discuté.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.048 | 0.113 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".