Clinical usefulness of the screen for cognitive impairment in psychiatry (SCIP-S) scale in patients with type I bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The relevance of persistent cognitive deficits to the pathogenesis and prognosis of bipolar disorders (BD) is understudied, and its translation into clinical practice has been limited by the absence of brief methods assessing cognitive status in Psychiatry. This investigation assessed the psychometric properties of the Spanish version of the Screen for Cognitive Impairment in Psychiatry (SCIP-S) for the detection of cognitive impairment in BD. METHODS: After short training, psychiatrists at 40 outpatient clinics administered the SCIP three times over two weeks to a total of 76 consecutive type I BD admissions. Experienced psychologists also administered a comprehensive battery of standard neuropsychological instruments to clinical sample and 45 healthy control subjects. RESULTS: Feasibility was supported by a brief administration time (approximately 15 minutes) and minimal scoring errors. The reliability of the SCIP was confirmed by good equivalence of forms, acceptable stability (ICC range 0.59 to 0.87) and adequate internal consistency (Chronbach's alpha of 0.74). Construct validity was granted by extraction of a single factor (accounting 52% of the variance), acceptable correlations with conventional neuropsychological instruments, and a clear differentiation between bipolar I and normal samples. Efficiency was also provided by the adequate sensitivity and specificity. LIMITATIONS: The sample size is not very large. The SCIP and the neurocognitive battery do not cover all potentially relevant cognitive domains. Also, sensitivity to change remains unexplored. CONCLUSION: With minimal training, physicians obtained a reliable and valid estimate of cognitive impairment in approximately 15 minutes from an application of the SCIP to type I BD patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».