Quality of Life Among Bipolar Disorder Patients Misdiagnosed With Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Bipolar disorder is frequently misdiagnosed as major depressive disorder (MDD). We aim to quantify the prevalence of misdiagnosed bipolar disorder among the depression population and evaluate the quality-of-life (QOL) impact of misdiagnoses. METHOD: Data were collected from 2 self-administered, cross-sectional studies in 2003. Patients participating in The Bipolar Disorder Misdiagnosis Study (N = 1156) were previously diagnosed with depression, experienced a depressive episode within the past year, and had no previous diagnosis of bipolar disorder or schizophrenia. Patients who experienced a manic episode in the past year, based on DSM-IV criteria, were classified as misdiagnosed. Patients participating in The Bipolar Disorder Project (N = 1214) self-reported a diagnosis of bipolar disorder and were recruited through community mental health centers and support groups. Quality of life was assessed via the Psychological General Well-Being (PGWB) Index and Medical Outcomes Study 8-Item Short-Form Health Survey (SF-8). Demographic differences between groups were controlled using linear regression models. RESULTS: Of the diagnosed MDD sample, 14.3% met criteria for misdiagnosed bipolar disorder. When controlling for demographic differences, the PGWB overall score for the misdiag-nosed averaged 12.77 (p < .001) points lower than that of MDD patients and 9.55 (p < .001) points lower than that of diagnosed bipolar disorder patients. The average SF-8 mental component summary score for the misdiagnosed was 5.85 (p < .001) points lower than that of MDD patients and 3.18 (p = .002) points lower than that of diagnosed bipolar disorder patients. CONCLUSION: Misdiagnosis is associated with poorer QOL than MDD or diagnosed bipolar disorder, which are recognized as having a considerable impact on QOL.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».