Refining diagnoses: applying the DC‐LD to an Irish population with intellectual disability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The diagnostic criteria for psychiatric disorders for use with adults with learning disabilities/mental retardation (DC-LD) is a diagnostic tool developed in 2001 to improve upon existing classification systems for adults with learning disability. The aim of this study was to apply the classification system described by the DC-LD to a residential intellectual disability (ID) population to examine whether it improved our diagnostic understanding of residents. METHODS: Chart reviews of 113 of 178 people in a residential ID service were conducted. For each resident, information was recorded according to the DC-LD multi-axial system. Each resident's case was then discussed with a member of nursing staff familiar with the resident. If diagnosis was unclear, the case was discussed with a senior clinical psychiatrist. RESULTS: The percentage of residents with a moderate to profound ID was 87.6%. In total, 94 diagnoses of psychiatric illness (Axis III, Level B, DC-LD) were made. Of those 94 diagnoses, seven new diagnoses were found because of DC-LD criteria. Of the total number of psychiatric diagnoses made, 72.3% were non-specific, residual category diagnoses. A total of 79 residents (69.9%) had at least one behaviour problem diagnosed on Axis III, Level D, Problem behaviours. Fifty-six (49.6%) of residents in this sample had co-morbid epilepsy. CONCLUSIONS: In people with moderate to profound learning disabilities, diagnosis continues to be challenging. The DC-LD is a useful tool in helping to clarify diagnoses in this population by providing revised criteria and a system to classify problem behaviours. The DC-LD would be more helpful if specific axes were included to document medical and psychosocial problems independently from other diagnoses. Further research is warranted to determine whether the DC-LD hierarchical approach to diagnosis improves diagnostic validity.
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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 | 0,013 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».