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
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.024 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".