Stability/change of DSM diagnoses among children and adolescents assessed at a university hospital: a cross-sectional cohort study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study's aim was to examine changes or stability of DSM diagnoses in children and adolescents over the period from childhood to young adulthood and to discuss the instability in DSM diagnoses from a developmental perspective. METHOD: We used cross-sectional cohort design to assess the congruence of DSM diagnoses in children and adolescents who had a diagnostic assessment at least twice as inpatient and/or outpatient at a university hospital from age 5 to 22. Data analysis was conducted using kappa statistics RESULTS: The hospital computerized database consisted of 264 patients who were born from 1983 to 1985 and had had a diagnostic assessment at least twice over a 17-year period. The highest percentages of stable cases were of Mood disorders and Psychosis. Behavioural disorders and Anxiety disorders had lower percentages of stable cases but significant Kappa values suggesting fewer cases were stable but also fewer new cases were added. Substance related disorders had very low percentages and non-significant Kappa value. When divided into three groups based on the delay between first and second diagnosis, stability of diagnosis degraded sharply with time. CONCLUSIONS: The results of this study show poor stability for all diagnoses, however the trend seemed to follow that reported in previous literature where moods disorders and schizophrenia showed more stability than other diagnoses. Explanations are provided for the results. A well-designed prospective longitudinal study utilizing structured diagnostic interviews to assign DSM-IV TR diagnosis from child hood to adulthood would improve the reliability of diagnoses and perhaps time for crystallization of psychopathology and clarification into more discrete diagnostic entities.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».