Avoiding False Positives: Zones of Rarity, the Threshold Problem, and the DSM Clinical Significance Criterion
Notice bibliographique
Résumé
False positives arise when people without disorders are diagnosed as having disorders. Various approaches for avoiding false positives have been suggested. This review critically assesses the roles of zones of rarity, the threshold problem (the problem of determining the boundary of disorder in cases that shade into normality), and the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) criterion that requires that a disorder cause clinically significant impairment or distress (the harm criterion). The lack of zones of rarity in much of psychiatry gives rise to the threshold problem. The DSM harm criterion is frequently presented as offering a solution to the threshold problem. However, I argue that the harm criterion cannot offer a general solution to the threshold problem, as harm is not always correlated with the intensity and frequency of symptoms. Still, the harm criterion is essential to ensure that people who are merely different are not diagnosed as having a disorder. The threshold problem can be addressed by selecting symptom-based cut-off points to distinguish between disorder and normality. These cut-off points are frequently arbitrary in the sense that they often reflect no natural division between disorder and normal, but they may be more or less wisely chosen. Where possible, the thresholds should be set so that the advantages of diagnosis can be expected to outweigh the disadvantages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».