The small world of psychopathology.
The small world of psychopathology.
复制标题
DOI：
10.1371/journal.pone.0027407
复制
发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Waldorp LJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Borsboom D;Cramer AO;Schmittmann VD;Epskamp S;Waldorp LJ
精神障碍是高度共病的：患有一种疾病的人很可能也患有另一种疾病。我们解释经验的共病模式的基础上的网络模型的精神症状，来自症状重叠的精神疾病诊断和统计手册-IV（DSM-IV）的分析。我们发现，a）在DSM-IV网络中的症状有一半是连接的，B）这些连接的架构符合一个小世界结构，具有高度的聚类，但平均路径长度短，和c）在这个结构中的疾病之间的距离预测经验的共病率。对抑郁症和广泛性焦虑症的网络模拟表明，该模型忠实地再现了这些疾病的经验人口统计数据。在网络模型中，精神障碍本质上是复杂的。这解释了遗传学、神经科学和病因学方法在揭示其原因方面的有限成功。我们概述了一个心理系统的方法来调查精神障碍的结构和动力学。
Mental disorders are highly comorbid: people having one disorder are likely to have another as well. We explain empirical comorbidity patterns based on a network model of psychiatric symptoms, derived from an analysis of symptom overlap in the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-IV (DSM-IV). We show that a) half of the symptoms in the DSM-IV network are connected, b) the architecture of these connections conforms to a small world structure, featuring a high degree of clustering but a short average path length, and c) distances between disorders in this structure predict empirical comorbidity rates. Network simulations of Major Depressive Episode and Generalized Anxiety Disorder show that the model faithfully reproduces empirical population statistics for these disorders. In the network model, mental disorders are inherently complex. This explains the limited successes of genetic, neuroscientific, and etiological approaches to unravel their causes. We outline a psychosystems approach to investigate the structure and dynamics of mental disorders.
登录
查看更多内容
影响因子：
3.7
作者：
Humphries MD;Gurney K
通讯作者：
Gurney K
影响因子：
17.7
作者：
Keller, Matthew C.;Neale, Michael C.;Kendler, Kenneth S.
通讯作者：
Kendler, Kenneth S.
影响因子：
6.9
作者：
Kessler, R. C.;Gruber, M.;Yonkers, K. A.
通讯作者：
Yonkers, K. A.
影响因子：
4.4
作者：
Merikangas, KR;Mehta, RL;Kessler, RC
通讯作者：
Kessler, RC
影响因子：
--
作者：
Kessler, RC;Berglund, P;Walters, EE
通讯作者：
Walters, EE